JP2012164091A - 通信装置、親密度算出プログラム及び親密度算出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】通信相手との親密度を精度よく算出する通信装置、親密度算出プログラム及び親密度算出方法を提供することを目的とする。
【解決手段】通信装置１０は、通信端末３０の電話番号及び電子メールアドレスのうち少なくとも一方と通信端末３０の使用者の名称とが関連付けられた端末識別情報を取得するアドレス帳情報取得部１６と、アドレス帳情報取得部１６により取得された端末識別情報以外の通信端末３０の使用者に割り当てられた属性情報を取得する設定情報取得部１７と、設定情報取得部１７により取得された属性情報に基づいて、通信装置１０の使用者と通信端末３０の使用者との間の親密度を算出する親密度算出部１９と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、使用者間の親密度を算出する通信装置、親密度算出プログラム及び親密度算出方法に関する。

近年、携帯電話等の通信端末の普及が急速に進んできている。携帯電話には、携帯電話の使用者と関わりのある人やお店等の連絡先に関するアドレス帳が保存されており、通話や、メール及びＳＭＳ（Short Message Service）等の文字送信の各機能に伴う通信先の選択に使われている。アドレス帳には、通常の五十音順に表示する以外にも通信履歴順、もしくは通信回数の多い順等のように五十音順以外の順番に並び替える機能や、グループ分け機能によるグループ別表示機能が実装されている。このように、携帯電話には、アドレス帳をグループ別に表示する等、並び順を変更することで通信先の選択のし易さを目指した機能が備えられており、利便性の向上が図られている。

このような並び替え機能として、例えば、携帯電話の使用者の通信履歴に基づいて、通信相手である他の携帯電話の使用者等との間の親密さ（人間関係の強さ）を、親密度として算出する技術が特許文献１〜３に開示されている。

特開２００６−２６００９９号公報 特開２００３−２３３５６４号公報 特開平１１−２５２６４８号公報

ところで、通信履歴によって示される通話回数が多い通信相手と、親密な通信相手とは必ずしも一致しない場合がある。例えば、仕事上でいくら連絡をとりあっても親密とは言えず、逆に年に一回程度は必ず会うものの、普段は連絡を取らないような高校時代の友人とは現在の通話回数が少なくても、親密と言える場合が多い。

上述した特許文献１〜３においては、いずれの手段においても通信端末に十分な通信履歴が蓄積されていることが前提とされており、例えば上記のように年に一回程度は必ず会うものの、普段は連絡を取らないような高校時代の友人といった、過去交流が盛んであり、現在も親密な友人である場合にその関係を推定することは極めて困難であった。つまり、従来の親密度を算出する方法では精度が十分とは言えず、上記のような場合でも正しく算出できるような親密度の算出方法が必要であった。

そこで、本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、通信相手との親密度を精度よく算出する通信装置、親密度算出プログラム及び親密度算出方法を提供することを目的とする。

上述の課題を解決するために、本発明の通信装置は、他の通信端末の電話番号及び電子メールアドレスのうち少なくとも一方と該他の通信端末の使用者の名称とが関連付けられた端末識別情報を取得するアドレス帳情報取得手段と、アドレス帳情報取得手段により取得された端末識別情報以外の他の通信端末の使用者に割り当てられた属性情報を取得する設定情報取得手段と、設定情報取得手段により取得された属性情報に基づいて、自装置の使用者と他の通信端末の使用者との間の親密度を算出する親密度算出手段と、を備える。

また、本発明の親密度算出プログラムは、他の通信端末の電話番号及び電子メールアドレスのうち少なくとも一方と該他の通信端末の使用者の名称とが関連付けられた端末識別情報を取得するアドレス帳情報取得モジュールと、アドレス帳情報取得モジュールにより取得された端末識別情報以外の他の通信端末の使用者に割り当てられた属性情報を取得する設定情報取得モジュールと、設定情報取得モジュールにより取得された属性情報に基づいて、自装置の使用者と他の通信端末の使用者との間の親密度を算出する親密度算出モジュールと、を含む。

また、本発明の親密度算出方法は、他の通信端末の電話番号及び電子メールアドレスのうち少なくとも一方と該他の通信端末の使用者の名称とが関連付けられた端末識別情報を取得するアドレス帳情報取得ステップと、アドレス帳情報取得ステップにおいて取得された端末識別情報以外の他の通信端末の使用者に割り当てられた属性情報を取得する設定情報取得ステップと、設定情報取得ステップにおいて取得された属性情報に基づいて、自装置の使用者と他の通信端末の使用者との間の親密度を算出する親密度算出ステップと、を含む。

この発明によれば、他の通信端末の電話番号及び電子メールアドレスのうち少なくとも一方と該他の通信端末の使用者の名称とが関連付けられた端末識別情報以外の他の通信端末の使用者に割り当てられた属性情報に基づいて、自装置の使用者と他の通信端末の使用者との間の親密度を算出することができる。これにより、通信相手に割り当てられた属性情報に基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができる。

また、本発明の通信装置において、属性情報は、他の通信端末の使用者に対して自装置の使用者により割り当てられたグループ情報であることが好ましい。これにより、通信相手に割り当てられたグループ情報に基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができる。

また、本発明の通信装置において、カテゴリの名称と該カテゴリに設定された親密度係数とが予め関連付けられたカテゴリ情報を取得するカテゴリ情報取得手段を更に備え、親密度算出手段は、カテゴリ情報取得手段により取得されたカテゴリ情報に含まれるカテゴリの名称とグループ情報の名称との類似度を算出し、類似度が最も高いカテゴリの名称に関連付けられた親密度係数に基づいて、親密度を算出することが好ましい。これにより、カテゴリ情報に含まれるカテゴリの名称とグループ情報の名称との類似度を算出し、類似度が最も高いカテゴリの名称に関連付けられた親密度係数に基づいて、親密度を算出することができる。つまり、通信相手に割り当てられたグループ情報と、予め設定されたカテゴリ情報とに基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができる。

また、本発明の通信装置において、属性情報は、他の通信端末に対して自装置の使用者により割り当てられた着信設定情報であることが好ましい。これにより、通信相手に割り当てられた着信設定情報に基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができる。

また、本発明の通信装置において、親密度算出手段により算出された親密度に基づいて、アドレス帳情報取得手段により取得された端末識別情報に基づくアドレス帳の並べ替えを行う処理手段を更に備えることが好ましい。これにより、算出された親密度に基づいて、取得された端末識別情報に基づくアドレス帳の並べ替えを行うことができる。その結果、例えば、精度よく算出された親密度の順にアドレス帳を並べ替えることができる等、通信装置の使用者の利便性が向上する。

また、本発明の通信装置において、親密度算出手段により算出された親密度に基づいて、アドレス帳情報取得手段により取得された端末識別情報が表す他の通信端末に対する着信設定を行う処理手段を更に備えることが好ましい。これにより、算出された親密度に基づいて、取得された端末識別情報が表す他の通信端末に対する着信設定を行うことができる。その結果、例えば、精度よく算出された親密度に基づいて着信設定を自動的に行うことができる等、通信装置の使用者の利便性が向上する。

また、本発明の通信装置において、属性情報を保存する設定情報保存手段を更に備え、設定情報取得手段は、設定情報保存手段により保存された属性情報を取得することが好ましい。これにより、通信装置に保存された属性情報を取得することができるため、高速に通信相手との親密度を算出することができる。

また、本発明の通信装置において、設定情報取得手段は、外部サーバに保存された属性情報を取得することが好ましい。これにより、例えば、属性情報を外部サーバに一元管理することができる等、通信装置の使用者の利便性が向上する。

本発明によれば、通信相手との親密度を精度よく算出することができる。

本実施形態の通信装置を含むシステム構成を示す構成図である。 本実施形態の通信装置のハードウェア構成図である。 本実施形態のアドレス帳のテーブルを示す図である。 本実施形態のカテゴリ情報及び着信設定情報のテーブルを示す図である。 本実施形態の属性情報に基づいて算出された親密度のテーブルを示す図である。 本実施形態の通信回数順にソートされた通信端末の使用者の名称のテーブルを示す図である。 本実施形態の着信設定情報に基づいて算出された親密度のテーブルを示す図である。 本実施形態の実施例を示す画面遷移図（その１）である。 本実施形態の実施例を示す画面遷移図（その２）である。 本実施形態の実施例を示す画面遷移図（その３）である。 本実施形態の通信装置の処理を示すフローチャート図である。 本実施形態の通信装置と同等の機能を実現することができるプログラムのモジュール構成図である。 別の実施形態の通信装置を含むシステム構成を示す構成図である。

（通信システム１の構成）
図１は、本発明に係る通信システムの一実施形態を示す構成図である。図１に示すように、通信システム１は、通信装置１０と一つ以上の通信端末３０とを含んで構成される。通信装置１０及び通信端末３０は、例えば、携帯電話、ＰＨＳ（Personal Handy-phone System）及びＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。図１に示すように、通信装置１０と通信端末３０とは回線交換網等のネットワークを介して接続されている。通信装置１０は、ネットワークにおける交換制御により、通信端末３０と互いに音声通話や電子メールの送受信を行うことができる。説明の便宜上、以後、通信装置１０を用いて本発明の実施形態を説明するが、通信端末３０が通信装置１０と同様の機能を備えていてもよい。

（通信装置１０の構成）
通信装置１０は、通信端末３０の使用者である通信相手と通信装置１０の使用者自身との間の親密度をそれぞれ算出し、算出結果を表示する機能を備えている。図１に示される通信装置１０の機能ブロックの通り、この通信装置１０は、機能構成として、データ保存部１１、アドレス帳情報保存部１２、設定情報保存部１３（設定情報保存手段）、カテゴリ情報保存部１４、データ作成部１５、アドレス帳情報取得部１６（アドレス帳情報取得手段）、設定情報取得部１７（設定情報取得手段）、カテゴリ情報取得部１８（カテゴリ情報取得手段）、親密度算出部１９（親密度算出手段）、及び処理部２０（処理手段）を含んで構成されている。

この通信装置１０は、ＣＰＵ等のハードウェアから構成されているものである。図２は、通信装置１０のハードウェア構成図である。図１に示される通信装置１０は、物理的には、図２に示すように、ＣＰＵ５１、主記憶装置であるＲＡＭ５２及びＲＯＭ５３、入力デバイスであるカメラ、マイク、ボタン、ＧＰＳ、テンキー等の入力装置５４、ディスプレイ等の出力装置５５、通信端末３０等と電話やメール等の通信をネットワーク経由で行うためのデータ送受信デバイスである通信モジュール５６、及びハードディスク等の補助記憶装置５７等を含むコンピュータシステムとして構成されている。図１に示す各機能ブロックの機能は、図２に示すＣＰＵ５１、ＲＡＭ５２等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ５１の制御のもとで入力装置５４、出力装置５５、通信モジュール５６を動作させるとともに、ＲＡＭ５２や補助記憶装置５７におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。

以下、図１に示す通信装置１０の機能ブロックに基づいて、通信装置１０の各機能ブロックを説明する。データ保存部１１は、補助記憶装置５７から構成されており、後述のデータ作成部１５により作成されたデータを保存する。

アドレス帳情報保存部１２は、通信端末３０の電話番号及び電子メールアドレスのうち少なくとも一方と該通信端末３０の使用者の名称とが関連付けられた端末識別情報を保存する。電話番号または電子メールアドレスは、通信端末３０との通信を行う上で通信端末３０を識別するために利用される。通信端末３０の使用者の名称は、通信装置１０の使用者が通信端末３０の使用者を特定するために利用される。例えば、通信装置１０がアドレス帳情報保存部１２に保存された全ての端末識別情報を出力装置５５に表示する際、端末識別情報のうち各通信端末３０の使用者の名称のみをリスト表示することで、通信装置１０の使用者は特定の通信端末３０を選択することができる。また、例えば、通信装置１０に対して通信端末３０からの通信があった際に、通信端末３０の使用者の名称を出力装置５５に表示することで、通信装置１０の使用者は誰からの通信かを知ることができる。

設定情報保存部１３は、後述のアドレス帳情報取得部１６により取得された端末識別情報以外の通信端末３０の使用者に割り当てられた属性情報を保存する。なお、設定情報保存部１３は、アドレス帳情報保存部１２により保存された端末識別情報以外の通信端末３０の使用者に割り当てられた属性情報を保存してもよい。属性情報は、例えば、通信端末３０の使用者に対して通信装置１０の使用者により割り当てられたグループ情報である。グループ情報とは、複数の端末識別情報をグループ分けするための情報である。複数の端末識別情報がグループ分けされた各グループには、各グループを識別するためのグループ名称が付与される。グループ情報はグループ名称を含む。また、属性情報は、例えば、通信端末３０に対して通信装置１０の使用者により割り当てられた着信設定情報である。着信設定情報とは、通信装置１０に対して通信端末３０から着信があった際の、通信装置１０の動作を定義する情報である。なお、設定情報保存部１３は、入力装置５４を通じて指定された、各通信端末３０がデータ保存部１１により保存されたどのデータにアクセスできるかというアクセス権情報を保存してもよい。

図３は、アドレス帳情報保存部１２により保存された端末識別情報、及び設定情報保存部１３により保存された属性情報を格納するテーブルを示す図である。図３に示すテーブルにおいて、端末識別情報として通信端末３０の使用者の名称、通信端末３０の電話番号、及び通信端末３０の電子メールアドレスが格納されている。また、図３に示すテーブルにおいて、属性情報として、通信端末３０の使用者に対して割り当てられたグループ情報のグループ名称、及び通信端末３０に対して割り当てられた着信設定情報が格納されている。更に、図３に示すテーブルにおいて、その他の情報として通信端末３０との過去２年間の通信回数が格納されている。なお、本実施形態では、端末識別情報と属性情報とが同じテーブルに格納されているが、それぞれが別のテーブルに格納されていてもよい。その場合、それぞれの情報は通信端末３０を一意に識別する識別情報に関連付けて格納される。

カテゴリ情報保存部１４は、カテゴリの名称と該カテゴリに設定された親密度係数とが予め関連付けられたカテゴリ情報を保存する。カテゴリ情報において、カテゴリの名称が意味する内容が表す親密さに基づいて親密度係数が設定される。図４（ａ）は、カテゴリ情報を格納するテーブルを示す図である。例えば、「親友」と「友達」とでは、「親友」の方が表す親密度が高いため、「親友」の親密度係数である「１００」は「友達」の親密度係数である「５０」よりも高い値が設定されている。なお、通信装置１０は、着信設定情報と該着信設定情報に設定された親密度係数とが予め関連付けられた着信設定親密度情報を格納するテーブルを保存してもよい。着信設定親密度情報において、着信設定情報の内容が表す親密さに基づいて親密度係数が設定される。図４（ｂ）は、着信設定親密度情報を格納するテーブルを示す図である。例えば、「その人だけに特別な着信音を設定」と「着信拒否」とでは、「その人だけに特別な着信音を設定」の方が表す親密度が高いため、「その人だけに特別な着信音を設定」の親密度係数である「２０」は「着信拒否」の親密度係数である「０」よりも高い値が設定されている。

データ作成部１５は、入力装置５４からの入力を元にデータを作成する。例えば、入力装置５４において、ボタンで「１」を押し、その後決定ボタンを押下することで、データ作成部１５は、「１」という文字から構成されるメモデータを作成する。また、例えば、入力装置５４であるカメラを通して得られた画像情報を元にして、データ作成部１５は、撮影時刻を含む形で閲覧可能な形式である画像データを作成する。なお、入力装置５４はデータへのアクセス権限を決定する際にも用いられる。

アドレス帳情報取得部１６は、端末識別情報を取得する。アドレス帳情報取得部１６は、アドレス帳情報保存部１２により保存された端末識別情報を取得する。また、アドレス帳情報取得部１６は、外部サーバに保存された端末識別情報を、ネットワークを介して取得してもよい。

設定情報取得部１７は、他の通信端末３０の使用者に割り当てられた属性情報を取得する。この属性情報は、アドレス帳情報取得部１６により取得された通信端末３０の端末識別情報以外の情報である。なお、この属性情報は、アドレス帳情報保存部１２により保存された通信端末３０の端末識別情報以外の情報であってもよい。設定情報取得部１７は、設定情報保存部１３により保存された属性情報を取得する。また、設定情報取得部１７は、外部サーバに保存された属性情報を、ネットワークを介して取得してもよい。

カテゴリ情報取得部１８は、カテゴリの名称と該カテゴリに設定された親密度係数とが予め関連付けられたカテゴリ情報を取得する。カテゴリ情報取得部１８は、カテゴリ情報保存部１４により保存されたカテゴリ情報を取得する。また、カテゴリ情報取得部１８は、外部サーバに保存されたカテゴリ情報を、ネットワークを介して取得してもよい。

親密度算出部１９は、設定情報取得部１７により取得された属性情報に基づいて、通信装置１０の使用者と通信端末３０の使用者との間の親密度を算出する。親密度算出部１９は、カテゴリ情報取得部１８により取得されたカテゴリ情報に含まれるカテゴリの名称とグループ情報の名称との類似度を算出し、類似度が最も高いカテゴリの名称に関連付けられた親密度係数に基づいて、親密度を算出してもよい。なお、親密度算出部１９による親密度の具体的な算出例については後述する。

処理部２０は、親密度算出部１９により算出された親密度に基づいて、アドレス帳情報取得部１６により取得された端末識別情報に基づくアドレス帳の並べ替えを行う。また、処理部２０は、親密度算出部１９により算出された親密度に基づいて、アドレス帳情報保存部１２により保存された端末識別情報に基づくアドレス帳の並べ替えを行ってもよい。例えば、処理部２０は、アドレス帳に含まれる通信端末３０の使用者を親密度が高い順に並べ替えてもよい。また、処理部２０は、親密度算出部１９により算出された親密度に基づいて、アドレス帳情報取得部１６により取得された端末識別情報が表す通信端末３０に対する着信設定を行ってもよい。例えば、処理部２０は、数値で表された親密度が所定の数値よりも大きい使用者の通信端末３０に対して、その通信端末３０の使用者だけに特別な着信音を設定してもよい。

処理部２０は、親密度算出部１９により算出された親密度を所定の表示形式に変換し、出力装置５５を介して表示してもよい。例えば、後述の図９（ａ）に示すように、処理部２０は親密度順に既存のアドレス帳で通常用いられるリスト形式で表示してもよい。また、処理部２０は、それ以外の表示形式として、各通信端末３０との間の親密度を数値として表示させたり、視覚的にグラフを用いて表示させたりしてもよい。

処理部２０は、親密度算出部１９により算出された親密度に基づいて、属性情報を修正してもよい。この場合、例えば、親密度算出部１９が算出の際に利用する属性情報と、処理部２０が修正する属性情報とは異なる属性情報を用いる。

（親密度算出部１９の算出例１）
以下では、親密度算出部１９による具体的な親密度の算出例１について説明する。算出例１では、カテゴリ情報取得部１８により取得されたカテゴリ情報に含まれるカテゴリの名称とグループ情報の名称との類似度を算出し、類似度が最も高いカテゴリの名称に関連付けられた親密度係数に基づいて、親密度を算出する。

まず、前提条件について説明する。通信装置１０の使用者である「ユーザＡ」は、図３に示す通り、「お店Ａ」、「お店Ｂ」、「同僚Ａ」、「同僚Ｂ」、「同僚Ｃ」、「友人Ａ」、「友人Ｂ」、及び「友人Ｃ」の合計８件を端末識別情報として登録している。また、「ユーザＡ」は、「お店Ａ」、「同僚Ａ」、「同僚Ｂ」、「同僚Ｃ」、「友人Ａ」、「友人Ｂ」、及び「友人Ｃ」について、それぞれ「お店」、「職場」、「職場」、「職場」、「職場」、「バンド」、「親友」、及び「友人」のグループ名称を登録しており、「お店Ｂ」についてはグループ名称を登録していない。

「ユーザＡ」は、通信装置１０を２年前に購入したとする。また、「ユーザＡ」は、この２年間に毎月合計３０回ずつメールと電話をそれぞれしている。更に、「ユーザＡ」は、送受信合わせて月に平均１００バイトのメールを３００通送受信している。「ユーザＡ」は、「友人Ａ」とはこの２年間の間に月平均１．５回ずつメールと電話をしている。「ユーザＡ」は、男性である「友人Ｂ」とは過去交流が盛んであり、現在も交流は年１回程度と少ないが、親しく気のおけない小学校時代の友人である。また、「ユーザＡ」は、この２年間の間に「友人Ｂ」とは毎年１０月に３回ずつメールと電話をしている。更に、「ユーザＡ」は、「友人Ｂ」に対して個別に着信音を設定しているとする。「ユーザＡ」は、女性である「同僚Ｃ」とは仕事上の付き合い以外でも多少連絡を取り合っている。また、通信装置１０には、この２年間の間に「同僚Ｃ」とは毎月３回ずつメールと電話をした通信ログが蓄積されている。女性相手の方がデコレーションメールとよばれる容量の比較的大きいメールが使われることが一般的であるため、「ユーザＡ」は、「同僚Ｃ」とは平均５００バイトのデコレーションメールのやり取りをしている。

「ユーザＡ」と「友人Ａ」との親密度は、「ユーザＡ」による「友人Ａ」への電話回数をＴ＿Ａ、「ユーザＡ」による算出期間の全電話回数をＴ＿ＡＬＬとすると、以下の算出式で親密度算出部１９が算出する。
「友人Ａ」との親密度＝（親密度係数）×（Ｔ＿Ａ／Ｔ＿ＡＬＬ）・・・（１）

親密度算出部１９は、親密度係数を抽出する際、まず、カテゴリ情報取得部１８により取得されたカテゴリ情報に含まれるカテゴリの名称とグループ情報の名称との類似度を算出し、類似度が最も高いカテゴリの名称を特定する。例えば、図４（ａ）に示すカテゴリ名称と、「友人Ａ」のグループ名称である「バンド」との類似度を、下記参考文献１等にあげられるような単語間意味類似性判別方法を使って以下のように類似度が算出できたとする。なお、下記参考文献１の単語間意味類似性判別方法は、単語の特徴を表す属性と、当該単語と属性との間の関連の深さを示す当該属性の重要度とに基づいて、単語相互間の意味の類似性を判別する。
「親友」０．０００３
「家族」０．００８９
「友達」０．００３３
「趣味」０．２６６８
「職場」０．０４２８
「お店」０．０６８８
もし複数の単語の類似度が非常に高いと判定された場合には、非常に高いと判定された複数の単語の親密度係数の平均値を採用してもよいし、どの単語の類似度も小さい場合には判定不能としてもよい。類似度の算出結果は、類似度判定に用いるカテゴリ情報等によって値は異なるため、上記の算出結果はあくまで一例である。
参考文献１：特開平８−１４７３２４号公報

上記の算出結果に基づき、「趣味」の類似度が最も高いと判定されたため、図４（ａ）のテーブルに基づき、親密度係数は６０になる。よって、「ユーザＡ」と「友人Ａ」との親密度は、式（１）を用いて、６０×（（１．５×２４）÷（３０×２４））＝３と算出される。算出された親密度３を１００分率で表した３００を、図５（ａ）に示すテーブルに算出結果として格納する。なお、親密度は相対的なものであるから、算出途中に定数の乗除が問題ないことは明らかである。

同様の算出によって、「お店Ａ」、「お店Ｂ」、「同僚Ａ」、「同僚Ｂ」、「同僚Ｃ」、「友人Ｂ」、及び「友人Ｃ」はそれぞれ、図４（ａ）のカテゴリ名称における「お店」、「グループなし」、「職場」、「職場」、「職場」、「親友」、及び「友達」が最も類似度が高いカテゴリ名称だと判定され、それぞれ対応する親密度係数を用いることで、図５（ａ）のように全員の親密度を算出できる。図５（ａ）に示すテーブルを親密度順に並び替えたテーブルを図５（ｂ）に示す。なお、図５（ａ）及び（ｂ）では、小数点以下を四捨五入している。また、図３に示すテーブルのうち、通信端末３０の使用者の名称を、同図の通信回数順に並び替えたテーブルを図６に示す。

図３に示す通り、通常の五十音順では「お店Ａ」及び「お店Ｂ」が先頭に来ていて、親しいはずの「友人Ａ」、「友人Ｂ」及び「友人Ｃ」が末尾の方に来ている。そのため、例えば図３に示す各使用者の名称が出力装置５５に選択可能な形式で表示された際、ユーザＡは「友人Ａ」、「友人Ｂ」及び「友人Ｃ」を選択しづらい。また、図６に示すように、単純な通信回数順による並び替えでは、「友人Ａ」及び「友人Ｃ」については改善されるが、「友人Ｂ」についてはやはり末尾の方のままである。

ところが、本算出例１によれば、図５（ｂ）に示すように、「友人Ｂ」も３番目に来ており、ユーザＡが容易に選択することができるとともに、親密度が低い「お店Ａ」が最後に来ている等、より選択しやすい順序で並んでいることがわかる。

上記算出において、グループ情報の名称が複数の単語から構成されている場合でも、単語に分解してそれぞれの単語とカテゴリ名称の類似度を算出し、得られた結果の平均、最小値、最大値とする等して同様の処理が行える。また、単語ではなく、グループ情報の名称とカテゴリ名称の文章としての類似度を算出してもよい。また、図４（ａ）に示すように、親密度が判定不能な場合とグループに属していない場合には親密度を０とせずに、一般的に親密度が低いと思われるグループよりは高めの値を割り当ててもよい。

また、グループ情報の名称がどのカテゴリ名称に近いかは、類似度を算出せずに判定することも可能である。グループ情報の名称が「親友」「家族」「友達」「趣味」「職場」いずれかの類語であることを類語辞書で確認し、例えば「友」であれば単語「友達」の類語として辞書に載っているので、カテゴリ「友達」に属するとして親密度５０であると推定する方法が考えられる。図４（ａ）はカテゴリや親密度係数としての例であり、変更してもよく、更には利用者の年齢や性別等で変更する等してもよい。

（親密度算出部１９の算出例２）
以下では、親密度算出部１９による具体的な親密度の算出例２について説明する。算出例２では、着信設定情報に基づいて、親密度を算出する。なお、前提条件については算出例１と同様である。

「ユーザＡ」と「友人Ａ」との親密度は、算出例１の式（１）を用いて親密度算出部１９が算出する。親密度算出部１９は、「友人Ａ」の親密度係数を抽出する際、まず、図３に示すテーブルの「着信設定」を参照する。「友人Ａ」には「属するグループに着信音を設定」が設定されており、図４（ｂ）の「着信設定」において「その他」に対応するため、親密度係数は１となる。よって、「ユーザＡ」と「友人Ａ」との親密度は、１×（１．５×２４÷＜３０×２４＞）＝０．０５００となる。算出された親密度０．０５を１００分率で表した５を、図７（ａ）に示すテーブルに算出結果として格納する。

同様にして、「ユーザＡ」と「友人Ｂ」との親密度係数は２０、親密度は０．１６７、「ユーザＡ」と「同僚Ｃ」との親密度係数は１、親密度は０．１００としてそれぞれ抽出及び算出される。よって、「友人Ｂ」の方が「同僚Ｃ」よりも親しいと正しく判定されていることが分かる。その他の通信端末３０の使用者についても着信設定情報に基づいて算出された親密度を図７（ａ）に示す。なお、小数点第二位以下を四捨五入している。また、図７（ａ）に示すテーブルを親密度順に並び替えたテーブルを図７（ｂ）に示す。

本算出例２は、個別の設定がされていたりといった極端に親しいか、着信音拒否が設定されていたりといった親しくない場合に特に効果があり、一般的に精度良く算出するためには他の条件も考慮して決める方がより望ましい。本算出例２では「友人Ａ」及び「友人Ｃ」よりも「同僚Ｃ」の方が親しいとの結果が出ているが、設定しているグループ情報に基づく親密度係数を乗算する等、これまでの他の方法と組み合わせることで、個別の設定がされていたり、着信音拒否が設定されていたりする場合の効果を保持したまま「友人Ａ」、「友人Ｃ」の方が「同僚Ｃ」より親しいと正しく推定することが可能になる。なお、もし図４（ｂ）の複数の条件に当てはまる場合には平均値をとってもよいが、低い方にする等どれかの値を代表値としたり、重み付けを行う等したりしてもよい。

算出例１及び算出例２において、電話回数の割合の代わりに公開しているデータの割合を利用して算出してもよい。例えば、データ保存部１１に保存されているデータの個数をＮ＿ＡＬＬとし、「友人Ａ」の所持する通信端末３０に対してアクセスを許しているデータの個数をＮ＿Ａとした場合、以下の算出式で「友人Ａ」との親密度を算出してもよい。
「友人Ａ」との親密度＝（親密度係数）×（Ｎ＿Ａ／Ｎ＿ＡＬＬ）・・・（１’）
また、電話回数の割合と、公開しているデータの割合の両方を用いてもよい。この場合、例えば電話回数の割合と、公開しているデータの割合を乗じた値に親密度係数を乗じることにより親密度を計算するなどすればよい。

また、算出例１及び算出例２において、親密度係数に通信の割合を乗じて算出する方法を示したが、親密度係数そのものを親密度としてもよいし、何かしらの方法で別途算出した親密度に上述の親密度係数を乗じて算出してもよい。上述の算出例１及び算出例２は、通信の割合を親密度とする方法において、親密度係数を乗じて算出していることになる。

（従来技術の親密度の算出例）
以下では、従来技術による「ユーザＡ」と「友人Ｂ」及び「同僚Ｃ」との親密度の算出例について説明する。

下記参考文献２に基づく算出方法では、経過時間考慮型の方法として、古くからの友人の方が履歴が蓄積されている為に大きな値が出やすいことを考慮して、以下のような算出を行う。すなわち、「ユーザＡ」と「友人Ｂ」との親密度は、√（３回×２年）＝√６＝約２．４５と算出される。また、「ユーザＡ」と「同僚Ｃ」との親密度は、３回×２４ヶ月＝√７２＝約８．４９と算出される。このように、「友人Ｂ」よりも「同僚Ｃ」の方が親しいと誤って推定されている。なお、古くからの友人の方が履歴が蓄積されている為に大きな値が出やすいとあるが、実際には通信端末を変更した際には履歴は引き継がれないことが一般的であり、そもそも大きな値が出やすいという考え方がそぐわないと考えられる。たとえ平方根を取らない算出を採用するとしても、やはり誤って推定されている。
参考文献２：特開２００３−２３３５６４号公報

下記参考文献３に基づく算出方法では、「ユーザＡ」と「友人Ｂ」との親密度は、（３回×２年／（３０×２４））＝約０．００８３と算出される。また、「ユーザＡ」と「同僚Ｃ」との親密度は、（３回×２４ヶ月／（３０×２４））＝０．１と算出される。このように、やはり、「友人Ｂ」よりも「同僚Ｃ」の方が親しいと誤って推定されている。下記参考文献３に基づく算出方法では、更に「デートをしたことがありますか？」といった質問に答えさせることで精度を向上させる方法についても記載があるが、この方法は親密度を算出するために新たに使用者に入力を求めているため、使用者の利便性が低下する。通信装置１０では通信装置１０の使用者に追加の作業をさせること無く、普段の操作から親密度を精度良く推定できる事がポイントであり、狙いが異なるものである。
参考文献３：特開平１１−２５２６４８号公報

下記参考文献４に基づく算出方法では、下記参考文献４の図１２Ａで示される算出方法に従い、「ユーザＡ」と「友人Ｂ」との親密度は、（１００バイト×３回×２年）÷（１００×３００×２年）＝０．０１と算出される。また、「ユーザＡ」と「同僚Ｃ」との親密度は、（５００バイト×３回×２４ヶ月）÷（１００×３００×２年）＝０．６と算出される。このように、やはり「友人Ｂ」よりも「同僚Ｃ」の方が親しいと誤って推定されている。
参考文献４：特開２００６−２６００９９号公報

（通信装置１０の処理）
次に、このように構成された通信装置１０の、親密度に基づいたアドレス帳の並び替え処理について説明する。図１１は、通信装置１０の処理を示すフローチャートである。まず、通信装置１０の使用者による端末識別情報と属性情報の入力が受け付けられる（Ｓ６０）。次に、通信装置１０は、入力装置５４を介した入力を判定する（Ｓ６１）。例えば、Ｓ６０において通信装置１０の使用者による端末識別情報と属性情報の入力があった場合、入力された端末識別情報がアドレス帳情報保存部１２により保存され（Ｓ６２）、入力された属性情報が設定情報保存部１３により保存される（Ｓ６２）。Ｓ６１において、入力が判定されない場合、後述のＳ６３に処理が移る。

Ｓ６２に続いて、親密度算出部１９は、親密度算出依頼の受信を判定する（Ｓ６３）。例えば、新しい端末識別情報が作成されたことを契機として、親密度算出依頼が通信装置１０により出力され、親密度算出部１９が受信を判定すると、アドレス帳情報保存部１２により保存された端末識別情報が、アドレス帳情報取得部１６により取得され（Ｓ６４、アドレス帳情報取得ステップ）、設定情報保存部１３により保存された属性情報が、設定情報取得部１７により取得される（Ｓ６５、設定情報取得ステップ）。次に取得された属性情報に基づき、親密度算出部１９により親密度が算出される（Ｓ６６、親密度算出ステップ）。なお、親密度の算出のタイミング（親密度算出依頼が出力されるタイミング）を、新しい端末識別情報が作成された時だけではなく、定刻としてもよい。例えば毎日午前０時に親密度を算出する設定の場合には、毎日午前０時に通信装置１０により親密度算出依頼が出力され、その後Ｓ６４以降のフローが実行される。Ｓ６３にて親密度算出依頼の受信が判定されなかった場合、待機状態としてＳ６１に処理が移る。Ｓ６６に続いて、端末識別情報に含まれる情報から成るアドレス帳が、算出された親密度順に処理部２０によって並び替えられる（Ｓ６７）。

（通信装置１０と同等の機能を実現するプログラム８０）
通信装置１０について、同等の機能をプログラムにより実現することができる。すなわち、プログラムを記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）に記録させ、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、補助記憶装置等から構成されるコンピュータに読みこませることにより、通信装置１０と同等の機能をコンピュータにより実現させることができる。以下、本プログラムについて説明する。

図１２は、通信装置１０と同等の機能を実現することができるプログラム８０のモジュール構成図である。プログラム８０は、アドレス帳情報取得モジュール８１、設定情報取得モジュール８２、及び親密度算出モジュール８３を含んで構成されている。これら各モジュールが実行されることにより実現される機能は、通信装置１０の各構成要素の機能と同様である。すなわち、上述各モジュールは、アドレス帳情報取得部１６、設定情報取得部１７、及び親密度算出部１９にそれぞれ対応して、各構成要素と同等の機能を実現することができる。

（通信装置１０の実施例）
以下、通信装置１０の実施例について説明する。まず、図８〜１０を用いて、通信装置１０の使用者である「ユーザＡ」が、ショッピングサイトにアクセスした際に、商品をお勧めしたい人のメールアドレスを簡単に入力することができる例を説明する。

まず、通信装置１０が図８（ａ）に示すようなショッピングサイト内の商品ページにアクセスする。この商品ページに含まれる「友達に勧める」ボタンを「ユーザＡ」が押下することで、図８（ｂ）に示すような、この商品を勧めたい友人のメールアドレスが入力できる入力フォームを含むページに遷移する。このページにおいて、入力フォームにフォーカスが当たった状態で「ユーザＡ」が決定ボタンを押下することで、図８（ｃ）に示すようなメールアドレスを入力するテキスト入力モードに切り替わる。ここで通信装置１０のメニューボタンを「ユーザＡ」が押下することで、図８（ｄ）に示すようなテキスト入力を補助する機能がメニューの選択肢として現れる。ここで、メニューの選択肢のうち「電話帳引用」にフォーカスが当たっている時に「ユーザＡ」が決定ボタンを押下することで、図９（ａ）に示すようなアドレス帳が表示される。

図９（ａ）に示すアドレス帳は、端末識別情報に含まれる通信端末３０の使用者の名称が、親密度算出部１９により算出された親密度の順番に並べ替えられたものである。図９（ａ）に示すアドレス帳において、「友人Ｂ」にカーソルを移動した状態で「ユーザＡ」が決定ボタンを押下すると、図９（ｂ）に示すように入力フォームに「友人Ｂ」のメールアドレスが入力される。図９（ｂ）に示す画面において「友達に勧める」ボタンを「ユーザＡ」が押下することで、「友人Ｂ」にこのショッピングサイトの運営者から送信されるメールが自動で生成され、図９（ｃ）に示すような送信メールを確認する画面に遷移する。「ユーザＡ」の確認後、問題がなければ図９（ｃ）に示す画面において「勧める」ボタンを「ユーザＡ」が押下することでお勧めメールが「友人Ｂ」に送信される。メール送信後は送信が完了したことを示すために図９（ｄ）に示すような送信完了を伝える画面に遷移することが望ましい。

なお、送信されるメールについてはお勧めのメッセージ等も追加して送信できるようにしてもよい。また、メールの送信元は「ユーザＡ」の通信装置１０にして、このショッピングサイトはメールのテンプレート情報を提供するだけで、送信は通信装置１０の機能を利用して行うようにしてもよい。

続いて図１０を用いて「友人Ｂ」がお勧めに従って購入ができるページに遷移するまでの流れを説明する。「友人Ｂ」は例えば図１０（ａ）に示すようなメールを受信し、メールに含まれるリンクからサイトにアクセスすることで図１０（ｂ）に示すような商品ページにアクセスすることができる。「友人Ｂ」は、この商品ページから詳細情報の確認や購入を行うことができる。

本実施例では、通信装置１０の機能としてアドレス帳を呼び出したが、アドレス帳と親密度、もしくは親密度順のアドレス帳、更には親密度順のアドレス帳と親密度を通信装置１０からショッピングサイトに送信し、ショッピングサイトの機能としてアドレス帳を操作してもよい。

本実施例ではショッピングサイトを例にして説明しているが、ＳＮＳ（Social Network Service）サイト等でもよい。親密度に関する情報をＳＮＳサイトに提供することで、ＳＮＳサイトのユーザがＳＮＳを始めたばかりであっても、ＳＮＳサイト上でのアドレス帳の表示順序を、親しい順に並び替えることができ、ユーザの利便性が向上する。その際、ＳＮＳサイトは登録されているメールアドレス等をキーとしてアドレス帳とマッチングをはかればよい。

また、実施例では親密度を用いたお勧めについて、勧める側がアドレス帳から手動で選択する方法を示したが、自動でお勧めを行ってもよい。例えば、ユーザが商品を購入した時に自動でお勧め情報を親密度の高い通信端末３０の使用者に送信する等してもよい。

（通信システム１の変形例）
以上、本発明をその実施形態に基づき具体的に説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。以下、通信システム１の変形例について説明する。通信システム１において、特にデータ保存部１１、アドレス帳情報保存部１２、設定情報保存部１３、カテゴリ情報保存部１４、及び親密度算出部１９は全て外部サーバ４０を含む別々の装置に組み込まれてもよいし、そのうち一部だけ別の装置であってもよい。その場合、親密度を算出する際に算出に必要なデータを通信等何かしらの手段で別途取得する必要がある。

例えば、図１３は、通信システム１におけるデータ保存部１１、設定情報保存部１３及びカテゴリ情報保存部１４を、ネットワークを介した外部サーバ４０に移動した通信システム１’を示す図である。通信装置１０と通信システム１’に含まれる通信装置１０’とは、通信装置１０に含まれていたデータ保存部１１、設定情報保存部１３及びカテゴリ情報保存部１４を通信装置１０’が含まない点で異なる。データ保存部１１、設定情報保存部１３及びカテゴリ情報保存部１４は、通信システム１’に含まれる外部サーバ４０に含まれる。

通信システム１’において、通信装置１０’のデータ作成部１５が作成したデータは、通信モジュール５６を介して外部サーバ４０のデータ保存部１１により保存される。通信端末３０は、通信装置１０’のデータの閲覧要求を、通信装置１０’の代わりに、外部サーバ４０に送信する。また、通信装置１０’に含まれる設定情報取得部１７は、外部サーバ４０に含まれる設定情報保存部１３により保存された属性情報を取得する。同様に、通信装置１０’に含まれるカテゴリ情報取得部１８は、外部サーバ４０に含まれるカテゴリ情報保存部１４により保存されたカテゴリ情報を取得する。その他の通信システム１’における動作は、通信システム１の動作と同様である。

以下、通信システム１の更なる変形例について説明する。通信システム１において、親密度算出部１９を外部サーバ４０に含め、外部サーバ４０で算出をしてもよい。その場合、外部サーバ４０が端末識別情報や属性情報等の算出に必要な情報を保持しない場合は、通信装置１０もしくは通信路の提供元等から別途端末識別情報や属性情報等の情報を送信してもらう。また、アドレス帳情報保存部１２を外部サーバ４０のみに含めてもよいし、アドレス帳情報保存部１２を通信装置１０と外部サーバ４０との両方に含めてもよい。アドレス帳情報保存部１２が通信装置１０と外部サーバ４０との両方に含まれる場合、外部サーバ４０で親密度を算出する際に改めて通信装置１０等からアドレス帳情報保存部１２に保存された情報を入手する必要が無くなるが、通信装置１０と外部サーバ４０とに含まれるアドレス帳情報保存部１２に保存された情報を定期的に同期する必要がある。更に、データ保存部１１だけを外部サーバ４０に移し、設定情報保存部１３は端末に残しておいてもよい。

（通信装置１０の変形例）
以下、通信装置１０の変形例について説明する。例えば、親密度の算出は全ての端末識別情報に対して行ってもよいし、端末識別情報に含まれる電話番号の最後の番号の偶数奇数で分けて一日おきに親密度を算出してもよい。つまり、必ずしも毎回全ての端末識別情報に対して親密度を算出する必要はない。

また、上記実施例ではアドレス帳を表示するタイミングで親密度を算出したが、親密度の算出のタイミングは任意でもよい。例えば、表示の都度、設定が変わったタイミング、定刻、定刻かつ設定が変わった場合、通信があった場合、定刻かつ通信があった場合等がある。都度算出でない場合は親密度または親密度の順位を別途蓄積しておく必要がある。

また、通信装置１０において、親密度算出部１９により、通信端末３０に対して設定された電話の着信設定を用いて通信端末３０の使用者との親密度を算出すると共に、算出した親密度に基づいて、処理部２０により、通信端末３０に対するメールの着信設定を行ってもよい。また、通信装置１０において、親密度算出部１９により算出された親密度に基づいて、設定情報保存部１３により保存されたアクセス権情報を設定してもよい。例えば、通信装置１０は、親密度が大きい使用者の通信端末３０に対して、データ保存部１１により保存されたデータの公開度を高めてもよい。

（通信装置１０の作用効果）
次に、このように構成された通信装置１０の作用効果について説明する。

本実施形態に係る通信装置１０において、アドレス帳情報取得部１６により、通信端末３０の電話番号及び電子メールアドレスのうち少なくとも一方と通信端末３０の使用者の名称とが関連付けられた端末識別情報が取得される。また、設定情報取得部１７により、アドレス帳情報取得部１６により取得された端末識別情報以外の通信端末３０の使用者に割り当てられた属性情報が取得される。そして、親密度算出部１９により、設定情報取得部１７により取得された属性情報に基づいて、通信装置１０の使用者と通信端末３０の使用者との間の親密度が算出される。これにより、通信相手に割り当てられた属性情報に基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができる。

また、本実施形態に係る通信装置１０において、属性情報は、通信端末３０の使用者に対して通信装置１０の使用者により割り当てられたグループ情報であることが好ましい。これにより、通信相手に割り当てられたグループ情報に基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができる。

また、本実施形態に係る通信装置１０において、カテゴリの名称と該カテゴリに設定された親密度係数とが予め関連付けられたカテゴリ情報を取得するカテゴリ情報取得部１８を更に備え、親密度算出部１９は、カテゴリ情報取得部１８により取得されたカテゴリ情報に含まれるカテゴリの名称とグループ情報の名称との類似度を算出し、類似度が最も高いカテゴリの名称に関連付けられた親密度係数に基づいて、親密度を算出することが好ましい。これにより、カテゴリ情報に含まれるカテゴリの名称とグループ情報の名称との類似度を算出し、類似度が最も高いカテゴリの名称に関連付けられた親密度係数に基づいて、親密度を算出することができる。つまり、通信相手に割り当てられたグループ情報と、予め設定されたカテゴリ情報とに基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができる。

また、本実施形態に係る通信装置１０において、属性情報は、通信端末３０に対して通信装置１０の使用者により割り当てられた着信設定情報であることが好ましい。これにより、通信相手に割り当てられた着信設定情報に基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができる。

また、本実施形態に係る通信装置１０において、親密度算出部１９により算出された親密度に基づいて、アドレス帳情報取得部１６により取得された端末識別情報に基づくアドレス帳の並べ替えを行う処理部２０を更に備えることが好ましい。これにより、算出された親密度に基づいて、取得された端末識別情報に基づくアドレス帳の並べ替えを行うことができる。その結果、例えば、精度よく算出された親密度の順にアドレス帳を並べ替えることができる等、通信装置１０の使用者の利便性が向上する。

また、本実施形態に係る通信装置１０において、親密度算出部１９により算出された親密度に基づいて、アドレス帳情報取得部１６により取得された端末識別情報が表す通信端末３０に対する着信設定を行う処理部２０を更に備えることが好ましい。これにより、算出された親密度に基づいて、取得された端末識別情報が表す通信端末３０に対する着信設定を行うことができる。その結果、例えば、精度よく算出された親密度に基づいて着信設定を自動的に行うことができる等、通信装置１０の使用者の利便性が向上する。

また、本実施形態に係る通信装置１０において、属性情報を保存する設定情報保存部１３を更に備え、設定情報取得部１７は、設定情報保存部１３により保存された属性情報を取得することが好ましい。これにより、通信装置１０に保存された属性情報を取得することができるため、高速に通信相手との親密度を算出することができる。

また、本実施形態に係る通信装置１０において、設定情報取得部１７は、外部サーバ４０に保存された属性情報を取得することが好ましい。これにより、例えば、属性情報を外部サーバ４０に一元管理することができる等、通信装置１０の使用者の利便性が向上する。

ところで、最近の携帯端末では、写真の撮影や撮影された写真の送信といった機能等、種々の機能をも備えるようになってきている。例えば、自分の子供の写真等、自身のよりプライベートな情報の送信時における送信先を選択する際に、従来の電話回数によるアドレス帳の並び替えを用いた場合、送信先の選択のし易さを考慮した並び順とはなっていないといった問題がある。本実施形態に係る通信装置１０によれば、通信相手に割り当てられた属性情報に基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができるため、このような場合、送信先の選択のし易さを考慮した並び順のアドレス帳を提供することができる。

また、最近ではＥＣ（Electronic Commerce）サイト上で自分のお勧めの商品を友達に紹介する際や、ＳＮＳ等のソーシャルサイトの招待の際にもアドレス帳機能から簡易な操作で入力できることも多い。相手が親しいほどお勧めや招待を受けた側は真剣に検討をする為、親しい人を選択しやすくするようにする手段の提供が必要であり、精度良い親密度の算出を行うことが求められていた。本実施形態に係る通信装置１０によれば、通信相手に割り当てられた属性情報に基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができるため、このような場合、親しい人を選択しやすくするようにする手段を提供することができる。

また、ユーザが新しくＳＮＳ等を始めた際にはそのサービス上で行われたコメント等のコミュニケーション履歴が蓄積されておらず、そのサービス上でのアドレス帳をコミュニケーション履歴を利用して並べ替える際に、初期の数少ない履歴では履歴表示やコミュニケーション数順による表示が真にユーザの良く使う順番になっていない可能性が高いという課題もある。しかしながら、既に携帯端末上で親密度を算出しておけば、算出した親密度を使ってそのサービス上のアドレス帳についても並べ替えを行うことで、選択のし易さを考慮した並び順での表示がはじめから可能になるため、精度のよい親密度の算出を行うことが求められていた。本実施形態に係る通信装置１０によれば、通信相手に割り当てられた属性情報に基づいて通信相手との親密度を精度よく算出することができるため、このような場合、通信装置１０において精度のよい親密度を算出することができ、選択のし易さを考慮した並び順での表示がはじめから可能になる。

以上説明したように、本実施形態によれば、通信端末３０の使用者である通信相手との間の親密度を算出する際、通信装置１０の使用者が設定したグループ情報に基づいて親密度を算出している。このため、仕事上で数多く連絡をとりあっても、会社関係であることがグループ情報から推測できれば親密度が余り向上しない為、誤って親密度が高いと推定することが無くなる。通信装置１０の使用者が意識すること無くこれまで通りの操作をするだけで、通信相手との親密さを通信装置１０の使用者の意志を反映し精度よく推定して親密度を算出できるため、親しい人へのお勧めを行う際の選択の手間を軽減することが可能になる効果がある。

また、アドレス帳が親密度順に並んでいれば、ｎ番目までの人に対して自分の写真や日記等の情報を公開するといった設定も簡単に行える。具体的には、１０番目までの人に対してある日記を公開したい場合には「１０」という数字を入力したり、１０番目の人を選択したりすればよい。または、親密度が例えば「２０」以上の人に公開したい場合には「２０」という数字を入力すればよい。数字の入力は情報の持ち主が行わなくてもよい。例えばＳＮＳサイト上での公開にあたってはＳＮＳサイトの運営者側が値を決定しても良い。

１、１’…通信システム、１０、１０’…通信装置、１１…データ保存部、１２…アドレス帳情報保存部、１３…設定情報保存部、１４…カテゴリ情報保存部、１５…データ作成部、１６…アドレス帳情報取得部、１７…設定情報取得部、１８…カテゴリ情報取得部、１９…親密度算出部、２０…処理部、３０…通信端末、４０…外部サーバ、８０…プログラム、８１…アドレス帳情報取得モジュール、８２…設定情報取得モジュール、８３…親密度算出モジュール。

Claims (10)

1. 他の通信端末の電話番号及び電子メールアドレスのうち少なくとも一方と該他の通信端末の使用者の名称とが関連付けられた端末識別情報を取得するアドレス帳情報取得手段と、
   前記アドレス帳情報取得手段により取得された端末識別情報以外の他の通信端末の使用者に割り当てられた属性情報を取得する設定情報取得手段と、
   前記設定情報取得手段により取得された属性情報に基づいて、自装置の使用者と他の通信端末の使用者との間の親密度を算出する親密度算出手段と、
   を備える通信装置。
2. 属性情報は、他の通信端末の使用者に対して自装置の使用者により割り当てられたグループ情報であることを特徴とする請求項１記載の通信装置。
3. カテゴリの名称と該カテゴリに設定された親密度係数とが予め関連付けられたカテゴリ情報を取得するカテゴリ情報取得手段を更に備え、
   前記親密度算出手段は、前記カテゴリ情報取得手段により取得されたカテゴリ情報に含まれるカテゴリの名称とグループ情報の名称との類似度を算出し、類似度が最も高いカテゴリの名称に関連付けられた親密度係数に基づいて、親密度を算出することを特徴とする請求項２記載の通信装置。
4. 属性情報は、他の通信端末に対して自装置の使用者により割り当てられた着信設定情報であることを特徴とする請求項１〜３の何れか一項記載の通信装置。
5. 前記親密度算出手段により算出された親密度に基づいて、前記アドレス帳情報取得手段により取得された端末識別情報に基づくアドレス帳の並べ替えを行う処理手段を更に備えることを特徴とする請求項１〜４の何れか一項記載の通信装置。
6. 前記親密度算出手段により算出された親密度に基づいて、前記アドレス帳情報取得手段により取得された端末識別情報が表す他の通信端末に対する着信設定を行う処理手段を更に備えることを特徴とする請求項１〜４の何れか一項記載の通信装置。
7. 属性情報を保存する設定情報保存手段を更に備え、
   前記設定情報取得手段は、前記設定情報保存手段により保存された属性情報を取得することを特徴とする請求項１〜６の何れか一項記載の通信装置。
8. 前記設定情報取得手段は、外部サーバに保存された属性情報を取得することを特徴とする請求項１〜６の何れか一項記載の通信装置。
9. 他の通信端末の電話番号及び電子メールアドレスのうち少なくとも一方と該他の通信端末の使用者の名称とが関連付けられた端末識別情報を取得するアドレス帳情報取得モジュールと、
   前記アドレス帳情報取得モジュールにより取得された端末識別情報以外の他の通信端末の使用者に割り当てられた属性情報を取得する設定情報取得モジュールと、
   前記設定情報取得モジュールにより取得された属性情報に基づいて、自装置の使用者と他の通信端末の使用者との間の親密度を算出する親密度算出モジュールと、
   を含む親密度算出プログラム。
10. 他の通信端末の電話番号及び電子メールアドレスのうち少なくとも一方と該他の通信端末の使用者の名称とが関連付けられた端末識別情報を取得するアドレス帳情報取得ステップと、
    前記アドレス帳情報取得ステップにおいて取得された端末識別情報以外の他の通信端末の使用者に割り当てられた属性情報を取得する設定情報取得ステップと、
    前記設定情報取得ステップにおいて取得された属性情報に基づいて、自装置の使用者と他の通信端末の使用者との間の親密度を算出する親密度算出ステップと、
    を含む親密度算出方法。

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