JP2012230496A - 情報処理装置、及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】
一又は複数のユーザからの、特定の路線に関する情報を自動的に抽出し、ユーザに提示することができる情報処理装置及び情報処理方法を提供する。
【解決手段】
測定部は、一のユーザの現在位置と加速度とを測定する。推定部は、加速度に基づいて、ユーザの移動状態を推定し、現在位置と移動状態とに基づいて、ユーザが現在利用している、又は利用する可能性のある路線の路線情報を推定する。抽出部は、路線情報に基づいて、路線に関する一又は複数の発言情報を、サーバから抽出する。表示部は、抽出された発言情報を表示する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、及び情報処理方法に関する。

（１）ＧＰＳや加速度センサを利用して、ユーザの現在位置を測定し、当該ユーザが現在利用している鉄道の路線を推定して、乗り換え案内等の情報をユーザに提示する情報処理装置がある。このような情報処理装置は、スマートフォン等の携帯情報端末に用いられている。

従来、このような情報処理装置では、ユーザが現在乗車している鉄道の混雑状況や、事故等の緊急時における車内状況をユーザに提示することはできなかった。

（２）また、複数のユーザが、相互に情報を発信及び共有することが可能なネットワークコミュニティ（例えば、インターネットコミュニティ）から、発言情報を抽出してユーザに提示する情報処理装置がある。このような情報処理装置も、スマートフォン等の携帯情報端末に用いられている。

従来、このような情報処理装置では、一又は複数のユーザからの、特定の路線に関する情報を抽出することはできなかった。

国際公開第２０１１／０３６７５４号 特開２００１−１８８９８７号公報 特開２００９−１５７７６４号公報

発明が解決しようとする課題は、一又は複数のユーザからの、特定の路線に関する情報を自動的に抽出し、ユーザに提示することができる情報処理装置及び情報処理方法を提供することである。

本発明の実施形態の情報処理装置は、ネットワークコミュニティを利用する一又は複数のユーザの発言情報をサーバから抽出可能な情報処理装置であって、測定部と、推定部と、抽出部と、提示部とを備える。

測定部は、一のユーザの現在位置と加速度とを測定する。推定部は、前記加速度に基づいて、前記ユーザの移動状態を推定し、前記現在位置と前記移動状態とに基づいて、前記ユーザが現在利用している、又は利用する可能性のある路線の路線情報を推定する。抽出部は、前記路線情報に基づいて、前記路線に関する一又は複数の前記発言情報を、前記サーバから抽出する。表示部は、抽出された前記発言情報を表示する。

第１の実施形態に係る情報処理装置１及びサーバ５を表すブロック図。 発言格納部６２が格納する発言情報を表す一例図。 情報処理装置１の処理を表すフローチャート。 抽出部１２の処理を表すフローチャート。 抽出部１２が抽出する発言情報を表す一例図。 表示部１３の表示例を表す図。 表示部１３の表示例を表す図。 第２の実施形態に係る情報処理装置１及びサーバ５を表すブロック図。 第２の実施形態における抽出部１２の処理を表すフローチャート。 ユーザ発言格納部６３が格納するユーザＡの発言情報を表す一例図。 第３の実施形態に係る情報処理装置３及びサーバ５を表すブロック図。 キーワード抽出部３１の処理を表すフローチャート。 抽出部１２及びキーワード抽出部３１が抽出する発言情報を表す一例図。

（第１の実施形態）
第１の実施形態に係る情報処理装置１は、携帯情報端末やＰＣ等に用いられ得る。情報処理装置１は、例えば、鉄道（電車）を利用している、又はこれから利用しようとするユーザによって携帯・使用されてよい。

情報処理装置１は、本装置を用いてネットワークコミュニティを利用しているユーザＡに対し、現在、当該ネットワークコミュニティを利用している、一又は複数の他のユーザにより書き込まれた、特定の鉄道の一路線の運行状況等に関する発言を提示するものである。運行状況とは、例えば、鉄道の遅延状況や、混雑具合等の車内状況を含む。

情報処理装置１は、ユーザＡの現在位置と移動状態とに基づいて、ユーザＡが利用している、又はこれから利用する可能性の高い、一の鉄道の路線を推定し、後述のサーバ５側に格納されている一又は複数のユーザの発言の中から、推定された鉄道の運行状況に関する発言情報（後述）を抽出して提示する。移動状態とは、鉄道に乗車中（鉄道を利用中）か、歩行中か、静止中かを示すものであってよい。また、本実施形態でいう「発言」とは、ネットワークコミュニティに対してコメント等を書き込むことをいう。

これにより、ユーザＡは、現在利用している、又はこれから利用しようとする鉄道の運行状況を容易に知ることができる。

図１は、情報処理装置１及びサーバ５を表すブロック図である。情報処理装置１は、測定部１０と、推定部１１と、抽出部１２と、表示部１３と、路線格納部６１とを備える。サーバ５は、受信部５１と、検索部５２と、発言格納部６２とを備える。

≪サーバ５について≫
発言格納部６２は、ネットワークコミュニティを利用している一又は複数のユーザの発言情報を格納する。図２は、発言格納部６２が格納する発言情報を表す一例図である。発言情報とは、少なくとも、ネットワークコミュニティを利用している一又は複数のユーザの発言の内容と、発言された時刻と、各ユーザのＩＤと、を対応付けた情報である。本実施形態の発言情報は、さらに、発言された時刻における移動状態と、発言された時刻における路線情報と、発言された時刻における現在位置と、を対応付けてある。図２において、Ｂ、Ｃ、Ｄ、ＥのユーザＩＤは、各々異なるユーザであることを示している。

受信部５１は、ネットワークコミュニティを利用している一又は複数のユーザの発言を受信し、当該発言の内容と、時刻と、ユーザＩＤと、移動状態と、現在位置とを対応付けた発言情報を、発言格納部６２に書き込む。受信部５１は、ユーザからの新たな発言を受信する度に、発言情報を更新してよい。又は一定時間ごとに発言情報を更新してもよい。

検索部５２は、後述の抽出部１２からの要求に応じた一又は複数の発言情報を発言格納部６２から取得し、抽出部１２に供給する。

≪情報処理装置１について≫
路線格納部６１は、駅名及び路線名を、各々の位置情報に対応付けて格納する。位置情報とは、経緯度等、所定の地点を基準とする座標系で表わされてよい。

測定部１０は、ユーザＡの現在位置と加速度とを測定する。測定部１０は、ＧＰＳを用いてユーザＡの現在位置を測定し、加速度センサを用いてユーザＡの加速度を測定してよい。

推定部１１は、測定された加速度に基づいて、移動状態が、鉄道に乗車中か、歩行中か、静止中かであるかを推定する。推定部１１は、路線格納部６１を参照し、所定期間におけるユーザＡの現在位置の変化と、推定した移動状態とに基づいて、ユーザＡが利用している鉄道の路線情報を推定する。

路線情報とは、ユーザＡが利用している鉄道の路線名、進行方向、最寄駅名等の情報である。例えば、移動状態が「鉄道に乗車中」の場合、推定部１１は、鉄道の路線、進行方向、最寄駅を推定してよい。例えば、移動状態が「歩行中」又は「静止中」の場合、推定部１１は、最寄駅を推定してよい。なお、現在位置は、経緯度等、所定の地点を基準とする座標に対応する住所や駅名等であってよい。

抽出部１２は、推定された移動状態と路線情報とに基づいて、サーバ５の検索部５２に対し、ユーザＡが利用している、又はこれから利用する可能性の高い鉄道の運行状況に関する発言情報の検索を要求し、当該発言情報を抽出する。詳細は後述する。

表示部１３は、抽出された発言情報を表示する。

測定部１０と、推定部１１と、抽出部１２と、表示部１３と、検索部５２とは、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、及びＣＰＵが用いるメモリにより実現されてよい。路線格納部６１と、発言格納部６２とは、ＣＰＵが用いるメモリ、又は補助記憶装置により実現されてよい。

以上、情報処理装置１の構成について説明した。

図３は、情報処理装置１の処理を表すフローチャートである。測定部１０は、ユーザＡの現在位置と加速度とを測定する（Ｓ１０１）。

推定部１１は、測定された現在位置と加速度とに基づいて、ユーザＡの移動状態と路線情報とを推定する（Ｓ１０２）。ユーザＡの現在位置が駅であり、当該駅が複数の路線上に存在する場合、推定部１１は、時刻表の情報等を用いて、一の路線を推定してもよい。又は全ての路線を候補として推定してもよい。

抽出部１２は、推定された移動状態と路線情報とに基づいて、推定された鉄道の運行状況に関する発言情報をサーバ５から抽出する（Ｓ１０３）。表示部１３は、抽出された発言情報を表示する（Ｓ１０４）。

以上、情報処理装置１の処理について説明した。

抽出部１２の詳細について説明する。

図４は、抽出部１２の処理を表すフローチャートである。抽出部１２は、推定部１１から、現在のユーザの移動状態と、路線情報とを取得する（Ｓ２０１）。抽出部１２は、移動状態が前回から変化したか否かを判定する（Ｓ２０２）。そのため、抽出部１２は、前回の処理の実行時において、移動状態を図示しないメモリに書き込んでおくのが望ましい。

移動状態が前回から変化していない場合（Ｓ２０２：ＮＯ）、抽出部１２は、移動状態と、路線情報とに基づき、ユーザＡが利用している、又は利用する可能性のある鉄道の運行状況に関する発言情報を抽出するための検索クエリを生成し、サーバ５の検索部５２に検索を要求する（Ｓ２０４）。移動状態が前回から変化した場合（Ｓ２０２：ＹＥＳ）、抽出部１２は、表示部１３に表示されている発言情報を消去し（Ｓ２０３）、ステップＳ２０４に遷移する。

ステップＳ２０４において、移動状態が「鉄道に乗車中」である場合、抽出部１２は、ユーザＡが利用している鉄道路線の名前（路線名）や、次の到着駅の名前（到着駅名）等をキーワードに採用し、検索クエリを生成する。すなわち、この場合の検索クエリは、発言の内容」や「路線情報」等の項目に、当該路線名や、当該到着駅名等を含む発言情報を検索するクエリである。到着駅名は、現在位置の変化と最寄駅とから推定してよい。

ステップＳ２０４において、移動状態が「歩行中」又は「静止中」である場合、抽出部１２は、最寄駅名をキーワードに採用し、検索クエリを生成する。すなわち、この場合の検索クエリは、「発言の内容」や「路線情報」等の項目に、当該最寄駅名を含む発言の内容を検索するクエリである。

抽出部１２は、検索クエリに応じた発言情報を抽出する（Ｓ２０５）。このとき、サーバ５側において、検索部５２は、抽出部１２からの検索クエリに応じた一又は複数の発言の内容を発言格納部６２から取得し、抽出部１２に供給する。これにより、抽出部１２は、検索部５２から発言情報を抽出することができる。

なお、ステップＳ２０４において、抽出部１２は、現在時刻から所定時間前までの期間における発言情報を要求する検索クエリを生成しても構わない。これにより、現在の時刻に近い発言情報のみを、ステップＳ２０５において抽出することができる。

また、ステップＳ２０５において、抽出部１２は、抽出した発言情報に対してテキスト解析（例えば、形態素解析等の自然言語処理）を行ない、抽出した発言情報の採用／破棄を判定してもよい。例えば、ユーザＡが「現在」鉄道路線を利用している、又は、ユーザＡが「現在」駅に滞在していると推定される発言情報のみを残し、それ以外の発言情報を破棄しても構わない。または、予め定めた語順のルールに基づいて、抽出した発言情報の採用／破棄を判定しても構わない。この場合、例えば、駅名が文の先頭にある発言情報のみを採用し、それ以外の発言情報を破棄しても構わない。

例えば、「現在」鉄道路線を利用している、又は「現在」駅に滞在していることを推定する方法として、「いま」（ｎｏｗ）という語や、進行中であることを表す「〜中」（ｉｎｇ）という語、あるいは文の時制（現在、過去、未来）を検出すること等により推定する方法がある。

また、ステップＳ２０５において、抽出部１２は、抽出した発言情報の移動状態と、現在のユーザの移動状態とが一致する発言情報のみを採用し、それ以外の発言情報を破棄しても構わない。これにより、テキスト解析を行なわずに、ユーザＡと同じ状況下にいる他のユーザの発言を知ることができる。

抽出部１２は、抽出した発言情報が１件以上あるか否かを判定する（Ｓ２０６）。抽出した発言情報が１件以上ある場合（Ｓ２０６：ＹＥＳ）、抽出部１２は、抽出した発言情報を表示部１３に表示させ（Ｓ２０７）、処理を終了する。このとき、抽出部１２は、発言された時刻順に、発言情報を表示させても構わない。

抽出した発言情報が１件もない場合（Ｓ２０６：ＮＯ）、抽出部１２は、処理を終了する。抽出部１２は、ユーザＡからの終了の指示があるまで、上述の処理を所定時間毎に繰り返してよい。

本実施形態において、例えば、移動状態が「鉄道に乗車中」であり、路線情報が「東海道線」であり、移動状態は前回から変化していない場合の、図４に示す抽出部１２の処理を、図２に示す発言情報をもとに説明する。

ステップＳ２０１において、抽出部１２は、推定部１１から、移動状態として「鉄道に乗車中」を取得し、路線情報として「東海道線」を取得する。移動状態は前記から変化していないため、ステップＳ２０２における判定はＮＯとなり、ステップＳ２０４に遷移する。

ステップＳ２０４において、抽出部１２は、「東海道線」（路線名）をキーワードに採用し、検索クエリを生成する。すなわち、この場合の検索クエリは、「発言の内容」や「路線情報」等の項目に、「東海道線」というキーワードを含む発言情報を要求するクエリである。

サーバ５側の検索部５２は、発言格納部６２を参照して、「東海道線」のキーワードを含む発言情報を取得し、ステップＳ２０５において、抽出部１２は、検索部５２が取得した発言情報を抽出する。図５は、図２に示す発言情報から、抽出部１２が抽出する発言情報を表す一例図である。本例において、抽出部１２は、検索部５２により取得された、「東海道線」のキーワードが含まれる、太枠で囲まれた４つの発言情報を抽出する。

抽出した発言情報が１件以上あるため、ステップＳ２０６における判定はＹＥＳとなり、ステップＳ２０７に遷移する。

ステップＳ２０７において、抽出部１２は、抽出した発言情報（図５下に示す発言の内容）を表示部１３に表示させる。ここまでで、本例の処理は終了する。

以上、抽出部１２の処理及び一例について説明した。

図６は、表示部１３の表示例を表す図である。図６に示す表示例は、ユーザＡの移動状態と現在位置とに応じた発言情報をユーザＡに提示するものである。表示部１３は、表示ヘッダ部１３１と、発言表示部１３２とを含む。発言ヘッダ部１３１は、推定部１２が推定した路線情報を表示する。発言表示部１３２は、抽出部１２が抽出した発言情報（図５下に示す発言の内容）を表示する。

発言表示部１３２は、一又は複数の発言情報１３２１と、発言表示部１３２に収まらない（発言表示部１３２外の）発言情報を閲覧するためのスクロールバー１３２２とを含む。各々の発言情報１３２１は、図２に記載の発言情報のうち、少なくともユーザＩＤと、発言の内容と、時刻とを含むのが望ましい。スクロールバー１３２２は、例えば、情報処理装置１に設けられたキーボードによる操作、または表示部１３へのタッチ操作等により、発言情報をスクロールすることができる。

例えば、図６において、表示ヘッダ部１３１は、ユーザＡの現在の路線情報が東海道線であることを示している。また、発言表示部１３２は、東海道線に関する内容を含む、4件の発言情報１３２１を、時刻の昇順で並べて表示してよい。

図７は、図４に示したフローチャートで、路線情報が前回から変化した場合（Ｓ２０２：ＮＯ）に、ステップＳ２０７で表示部１３が表示する発言情報が変化する例を示している。図７上は、ユーザＡの路線情報が変化する前の表示例であり、ユーザＡの現在の路線情報が東海道線であり、東海道線に関する内容を含む4件の発言情報を表示している。一方、図７下は、ユーザＡの路線情報が変化した後の表示例であり、ユーザＡの現在の路線情報が山手線であり、山手線に関する内容を含む4件の発言情報を表示している。

抽出部１２は、図４に示したフローチャートを所定時間毎に実行しており、ユーザＡが東海道線から山手線に乗り換えたことをステップＳ２０１で検出する。この場合、まず、ステップＳ２０２及びステップＳ２０３で、表示部１３に表示されている発言情報を消去する（Ｓ２０３）。そして、乗り換え後の路線情報である山手線を含む検索クエリを生成して（Ｓ２０４）、発言情報を抽出し（Ｓ２０５）、抽出した発言情報を表示部１３に表示させる（Ｓ２０６、Ｓ２０７）。

このように、情報処理装置１は、ユーザＡの路線情報に応じた発言情報を表示部１３に表示させるとともに、ユーザＡが現在の路線情報を明示的に入力することなく、ユーザＡの路線情報の変化に追随して、現在の路線情報に応じた発言情報へと切り替えて表示させる。

本実施形態によれば、ユーザＡは、現在利用している、又はこれから利用しようとする鉄道の運行状況を、当該鉄道を利用している他ユーザの発言を明示的に検索することなく収集し、それらの内容を確認することができる。

なお、本実施形態では、鉄道を例として説明したが、バス、船、飛行機等、定期便を有する交通機関であっても構わない。

（変形例）
本実施形態では、測定部１０と、推定部１１と、抽出部１２と、表示部１３と、路線格納部６１とは、情報処理装置１側にあるとして説明したが、これに限られない。例えば、情報処理装置１は、測定部１０と、表示部１３とを備え、サーバ５が、推定部１１と、抽出部１２と、路線格納部６１とを、備えていても構わない。本変形例の場合、サーバ５において、図３におけるステップＳ１０２〜ステップＳ１０３を行なうことにより、クラウドを利用するサービスとして本実施形態を用いることができる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態に係る情報処理装置２は、路線情報に加え、ユーザＡにより入力された発言に基づいて、サーバ５側に格納されている一又は複数のユーザの発言情報の中から、鉄道の運行状況に関する発言情報を抽出する点が、第１の実施形態の場合と異なる。

図８は、本実施形態に係る情報処理装置２及びサーバ５を表すブロック図である。情報処理装置２は、情報処理装置１に対し、取得部２１と、送信部２２と、ユーザ発言格納部６３とをさらに備える。また、抽出部１２の処理が、第１の実施形態の場合と異なる。

取得部２１は、ユーザＡからの発言を取得する。取得部２１は、例えば、キーボード入力、タッチペン入力、音声入力等により、ユーザＡの発言を取得してよい。

送信部２２は、取得されたユーザＡの発言をサーバ５側の受信部５１に送信する。受信部５１は、受信した発言を発言格納部６２に書き込む。

ユーザ発言格納部６３は、取得されたユーザＡの発言情報を格納する。図１０は、ユーザ発言格納部６３が格納するユーザＡの発言情報を表す一例図である。ユーザ発言格納部６３は、発言の内容を、発言された時刻と、発言された時刻におけるユーザＡの移動状態と、発言された時刻における現在位置と、に対応付けて格納してよい。

抽出部１２は、路線情報とユーザＡの発言情報とに基づいて、サーバ５側から鉄道の運行状況に関する発言情報を抽出する。

以上、情報処理装置２の構成について説明した。

図９は、本実施形態における抽出部１２の処理を表すフローチャートである。図９に示すフローチャートは、図４に示すフローチャートに加え、さらにステップＳ３０１とステップＳ３０２とを含む。他のステップについては、第１の実施形態の場合と同様である。

ステップＳ３０１において、抽出部１２は、ユーザ発言格納部６３に格納されている、ユーザＡによる一又は複数の発言情報に基づき、ステップＳ２０５で抽出した発言情報を、表示に採用するか、破棄するかを判定する（Ｓ３０１）。

例えば、抽出部１２は、ユーザ発言格納部６３に格納されているユーザＡの発言情報をテキスト解析し（例えば、形態素解析等の自然言語処理）、一又は複数のキーワードを得る。なお、このとき、抽出部１２は、現在時刻から所定時間前までの期間における発言情報についてテキスト解析し、一又は複数のキーワードを得てもよい。なお、キーワードは、名詞、動詞、形容詞等の自立語であってよい。

抽出部１２は、ステップＳ２０５で抽出した発言情報に、解析して得た当該キーワードが含まれるか否かを判定する。当該キーワードが含まれる場合は、当該発言情報を表示に採用し、当該キーワードが含まれない場合は、当該発言情報を破棄する。

ステップＳ３０２において、抽出部１２は、表示に採用した発言情報が１件以上あるか否かを判定する（Ｓ３０２）。採用した発言情報が１件以上ある場合（Ｓ３０２：ＹＥＳ）、ステップＳ２０７に遷移する。採用した発言情報が１件もない場合（Ｓ３０２：ＮＯ）、抽出部１２は、処理を終了する。

ステップＳ３０１について、図５及び図１０に示す発言情報をもとに説明する。ステップＳ３０１において、抽出部１２は、図１０に示すユーザ発言格納部６３に格納されているユーザＡの発言情報の中で、現在時刻から所定時間前（例えば５分前）までの期間における発言情報（図１０における、下２つの発言情報）をテキスト解析する。これにより、抽出部１２は、「いま」、「東海道線」、「混んで」をキーワードに採用する。

抽出部１２は、ステップＳ２０５で抽出した発言情報（図５下）に、解析して得た「いま」と、「東海道線」と、「混んで」とが含まれるか否かを判定する。この場合、抽出した発言情報のうち、ユーザＩＤ「Ｅ」の発言情報に当該キーワードが含まれるため、抽出部１２は、ユーザＩＤ「Ｅ」の発言情報を表示に採用し、それ以外の発言情報を破棄する。あるいは、解析して得たキーワードのいずれか１つが含まれるか否かを判定してもよい。

以上、本実施形態における抽出部１２の処理について説明した。

本実施形態によれば、ユーザＡからの発言にさらに基づいて、発言情報を抽出するため、ユーザＡが意図する発言情報をさらに精度良く、抽出して提示することができる。

（第３の実施形態）
第３の実施形態に係る情報処理装置３は、サーバ５側に格納されている一又は複数のユーザの発言情報の中から、ユーザＡの現在の路線情報を含んだ発言情報を抽出し、抽出した発言情報から、鉄道の運行状況に関するキーワードを抽出する点が、上述の実施形態の場合と異なる。

図１１は、情報処理装置３及びサーバ５を表すブロック図である。情報処理装置３は、情報処理装置１に対し、キーワード抽出部３１をさらに備える。また、表示部１３の処理が、上述のの実施形態の場合と異なる。

キーワード抽出部３１は、抽出部１２が抽出した発言情報から、鉄道の運行状況に関するキーワードを抽出する。

表示部１３は、抽出部１２が抽出した発言情報に加え、キーワード抽出部３１が抽出した一又は複数のキーワードを表示する。

以上、情報処理装置３の構成について説明した。

図１２は、キーワード抽出部３１の処理を表すフローチャートである。図１２に示すフローチャートは、抽出部１２が抽出した発言情報を入力とする。

キーワード抽出部３１は、発言情報をテキスト解析し（例えば、形態素解析等の自然言語処理）、一又は複数のキーワードを得る（Ｓ４０１）。キーワードは、名詞、動詞、形容詞等の自立語であってよい。

キーワード抽出部３１は、抽出したキーワードに対して、所定の方式でスコアを計算し、スコアの高い順に、一又は複数（例えば、上位から所定の件数）のキーワードを選出する（Ｓ４０２）。例えば、抽出部１２が抽出した全ての発言情報で、各キーワードが出現する回数、すなわち出現頻度をスコアとしてもよい。また、抽出部１２が一定期間の間に検索した発言情報から、母集団となる発言情報を集めてもよい。

このとき、単純な出現頻度では、特定の運行状況を表さない一般によく用いられる単語（「電車」、「ホーム」等）がキーワードとして抽出される場合がある。その場合、スコアの算出方式として、出現頻度の代わりにＴＦ−ＩＤＦ等の統計量を用いてもよい。キーワードの抽出件数は、例えば上位１０件などと固定してもよいし、スコアの閾値で定めてもよい。

キーワード抽出部３１は、ステップＳ４０３で選出したキーワードを、表示部１３に表示させる（Ｓ４０３）。

本実施形態において、例えば、移動状態が「鉄道に乗車中」であり、路線情報が「東海道線」である場合の、キーワード抽出部３１の処理を、図１３に示す発言情報をもとに説明する。図１３上段の表、中段の表は、図５と同一である。すなわち、図１３上段の表は、サーバ５側の発言格納部６２に格納されている発言情報を表しており、図１３中段の表は、抽出部１２が、サーバ５側の検索部５２を介して、発言格納部６２から、「東海道線」（路線名）を検索クエリとして抽出した発言情報を表している。

ステップＳ４０１において、キーワード抽出部３１は、抽出した４件の発言情報に対して、発言の内容（図１３中段の表の太枠で囲まれた部分）に対して形態素解析を適用し、「いま」、「東海道線」、「遅れてる」、「混んでる」、「眠い」の５件のキーワードを抽出する。

ステップＳ４０２において、キーワード抽出部３１は、抽出した発言情報全体における各キーワードの出現頻度をスコアとして計算し、発言情報全体から一又は複数のキーワードを選出する。例えば、キーワード「いま」は、図１３の中段に示す４件の発言情報では３回出現しているため、スコアを３とする。例えば、キーワード抽出部３１は、上位５件のキーワードを選出する場合、キーワード抽出部３１は、抽出した全てのキーワードを選出する。

ステップＳ４０３において、キーワード抽出部３１は、選出したキーワード「いま」、「東海道線」、「遅れてる」、「混んでる」、「眠い」を表示部１３に表示させる。

以上、本実施形態におけるキーワード抽出部３１の処理について説明した。

本実施形態によれば、ユーザＡは、現在利用している、又はこれから利用しようとする鉄道の運行状況を、当該鉄道を利用している他ユーザの発言から抽出したキーワードを確認することにより知ることができる。

（変形例）
本実施形態では、測定部１０と、推定部１１と、抽出部１２と、表示部１３と、キーワード抽出部３１と、路線格納部６１とが、情報処理装置３側にあるとして説明したが、これに限られない。例えば、情報処理装置３は、測定部１０と、表示部１３とを備え、サーバ５が、推定部１１と、抽出部１２と、キーワード抽出部３１と、路線格納部６１とを、備えていても構わない。本変形例の場合、サーバ５において、図３におけるステップＳ１０２〜Ｓ１０３を行うことにより、クラウドを利用するサービスとして本実施形態を用いることができる。

上述した実施形態によれば、鉄道に関する特定の状況下における複数のユーザからの情報を自動的に抽出し、ユーザに提示することができる。

上述の実施形態の中で示した処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいて実行されることが可能である。汎用の計算機システムが、このプログラムを予め記憶しておき、このプログラムを読み込むことにより、上述した実施形態の信号処理装置による効果と同様な効果を得ることも可能である。上述の実施形態で記述された指示は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷなど）、半導体メモリ、又はこれに類する記録媒体に記録される。コンピュータまたは組み込みシステムが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。コンピュータは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態の信号処理装置と同様な動作を実現することができる。もちろん、コンピュータがプログラムを取得する場合又は読み込む場合はネットワークを通じて取得又は読み込んでもよい。

また、記憶媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のＭＷ（ミドルウェア）等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。

さらに、本願発明における記憶媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。

また、記憶媒体は１つに限られず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本発明における記憶媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。

なお、本願発明におけるコンピュータまたは組み込みシステムは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するためのものであって、パソコン、マイコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。

また、本願発明の実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。

これまで、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１、２・・・情報処理装置
５・・・サーバ
１０・・・測定部
１１・・・推定部
１２・・・抽出部
１３・・・表示部
２１・・・取得部
２２・・・送信部
３１・・・キーワード抽出部
５１・・・受信部
５２・・・検索部
６１・・・路線格納部
６２・・・発言格納部
６３・・・ユーザ発言格納部

Claims (8)

1. ネットワークコミュニティを利用する一又は複数のユーザの発言情報をサーバから抽出可能な情報処理装置であって、
   一のユーザの現在位置と加速度とを測定する測定部と、
   前記加速度に基づいて、前記ユーザの移動状態を推定し、前記現在位置と前記移動状態とに基づいて、前記ユーザが現在利用している、又は利用する可能性のある路線の路線情報を推定する推定部と、
   前記路線情報に基づいて、前記路線に関する一又は複数の前記発言情報を、前記サーバから抽出する抽出部と、
   抽出された前記発言情報を表示する表示部と
   を備える情報処理装置。
2. 前記一のユーザからの発言を取得する取得部をさらに備え、
   前記抽出部は、
   取得された前記発言と、前記路線情報とに基づいて、前記路線に関する一又は複数の前記発言情報を、前記サーバから抽出する、
   請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記抽出部は、
   抽出した前記発言情報をさらに解析し、前記一のユーザと同じ前記路線を利用している他ユーザの発言情報を推定し、
   前記表示部は、
   推定された前記他ユーザの発言情報を表示する、
   請求項１又は２記載の情報処理装置。
4. 前記抽出部は、
   現在時刻から所定時間前までの期間における、前記発言情報を抽出する、
   請求項１から３記載の情報処理装置。
5. 前記抽出部が抽出した一又は複数の前記発言情報から、前記路線に関する一又は複数のキーワードを抽出するキーワード抽出部をさらに備える、請求項１記載の情報処理装置。
6. 前記抽出部は、
   他ユーザの前記発言情報に対する返信が行われた場合、又は前記発言情報が転送された場合に、返信又は転送された前記発言情報にさらに基づいて、前記路線に関する一又は複数の前記発言情報を、前記サーバから抽出する、
   請求項２記載の情報処理装置。
7. 前記移動状態は、
   少なくとも、前記一のユーザが前記路線を利用中であるか、歩行中であるか、静止中であるか、を示すものである、
   請求項１記載の情報処理装置。
8. ネットワークコミュニティを利用する一又は複数のユーザの発言情報をサーバから抽出する情報処理方法であって、
   一のユーザの現在位置と加速度とを測定し、
   前記加速度に基づいて、前記ユーザの移動状態を推定し、前記現在位置と前記移動状態とに基づいて、前記ユーザが現在利用している、又は利用する可能性のある路線の路線情報を推定し、
   前記路線情報に基づいて、前記路線に関する一又は複数の前記発言情報を、前記サーバから抽出し、
   抽出された前記発言情報を表示する、
   情報処理方法。

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