JP2013003643A5 - - Google Patents

Description

ここで、情報３９が送られるモバイル装置２０（第２のモバイル装置）は、必ずしも、サーバ装置３０にユーザの行動に関する情報を送信したモバイル装置２０（第１のモバイル装置）と同一の装置には限られない。例えば、第２のモバイル装置は、第１のモバイル装置を使用するユーザの家族が使用するモバイル装置２０であり、家族からユーザへの助言という形で情報３９がユーザに間接的に提供されてもよい。

ここで、行動ラベル選択表示１０１１は、ユーザが自身の行動に与えうるラベルをリストとして表示する。行動ラベル選択表示１０１１は、例えば、“起きた”、“寝た”、“食事”、“運動”、“仕事”などのリストとして表示され、ユーザはこのリストの中から適切な行動ラベルを選択することによって、現在または過去の行動に行動ラベルを与える。行動ラベル選択表示１０１１は、図示されている以外に多数設定されていてもよく、その場合、ユーザは行動ラベル選択表示１０１１をスクロールさせることによって所望の行動ラベルを探索する。後述するように、行動ラベル選択表示１０１１には、ユーザが任意に追加した行動ラベルが追加されてもよい。行動ラベル選択表示１０１１のうち、ユーザが直近に選択した行動ラベル選択表示“仕事”には、選択された時刻“１時間前”、およびそのときに入力した同伴者の情報“同僚”が表示されうる。

また、満足度表示１０１２は、ユーザが直近に入力した満足度を表示する。満足度表示１０１２には、直近に選択された行動ラベル選択表示１０１１と同様に、入力された時刻“１時間前”、およびそのときに入力した同伴者の情報“同僚”が表示されうる。ユーザは、満足度表示１０１２を選択することで、新たに満足度の情報を入力することが可能である。

図２０は、本開示の第２の実施形態に係る情報処理システムの機能構成を示すブロック図である。情報処理システム６０は、モバイル装置７０を含む。モバイル装置７０は、センサ１０１、行動認識部１０３、入力部１０５、他サービス情報取得部１０７、出力部１１７、情報取得部１０９、行動解析部１１１、関連性解析部１１３、および提示情報生成部１１５を含む。

Claims (16)

1. 行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第１の行動情報、および前記行動を含む期間についての前記ユーザの満足度の情報である満足度情報を取得する情報取得部と、
   前記第１の行動情報、および前記満足度情報を用いて前記行動と前記満足度との間の関連性を解析する関連性解析部と、
   前記関連性に基づき前記ユーザの行動に影響する情報を生成する提示情報生成部と
   を備える情報処理装置。
2. 前記第１の行動情報および前記行動に関して前記ユーザが入力した情報である第２の行動情報を組み合わせて統合された行動情報を生成する行動解析部をさらに備え、
   前記情報取得部は、前記第２の行動情報を取得し、
   前記関連性解析部は、前記統合された行動情報を用いて前記関連性を解析する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記行動解析部は、前記第２の行動情報を時間軸上で離散化し、欠落している部分の情報を前記第１の行動情報を用いて補完することによって前記統合された行動情報を生成する、請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記行動解析部は、一般的なユーザの行動、前記ユーザの行動の習慣性、または物理的制約のうちの少なくとも１つを用いて前記欠落している部分の情報を補完する、請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記情報取得部は、ユーザが前記満足度を１または複数の基準で評価した情報を前記満足度情報として取得する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記情報取得部は、前記ユーザが他のサービスのために入力した情報である他サービス情報を取得し、
   前記関連性解析部は、前記他サービス情報を用いて前記関連性を解析する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記関連性解析部は、前記他サービス情報に含まれる前記ユーザの発言の頻度または内容のうちの少なくとも１つから前記満足度を抽出する、請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記提示情報生成部は、前記満足度がより高い、またはより低い前記行動を示す情報を生成する、請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記提示情報生成部は、前記満足度をより高くすると推定される行動を示す推薦行動情報を生成する、請求項１〜８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記情報取得部は、前記推薦行動情報を提示された前記ユーザが実際に選択した行動を示すフィードバック情報を取得し、
    前記関連性解析部は、前記フィードバック情報を前記ユーザの嗜好を示す情報として用いて前記関連性を解析する、請求項９に記載の情報処理装置。
11. 前記関連性解析部は、前記行動のパターンである行動パターンについて前記関連性を解析する、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
12. 前記提示情報生成部は、前記満足度をより高くすると推定される前記行動パターンを示す情報を生成する、請求項１１に記載の情報処理装置。
13. 前記関連性解析部は、他のユーザの前記行動パターンについても前記関連性を解析し、
    前記提示情報生成部は、前記ユーザと前記他のユーザとの前記行動パターンおよび前記満足度の比較結果を示す情報を生成する、請求項１１または１２に記載の情報処理装置。
14. 前記情報取得部は、前記行動に関するユーザの目標の情報である目標情報を取得し、
    前記提示情報生成部は、前記目標情報を用いて、前記満足度がより高い前記行動によって達成される前記目標をより高く評価する情報を生成する、請求項１〜１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
15. 行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第１の行動情報、および前記行動を含む期間についての前記ユーザの満足度の情報である満足度情報を取得することと、
    前記第１の行動情報、および前記満足度情報を用いて前記行動と前記満足度との間の関連性を解析することと、
    前記関連性に基づき前記ユーザの行動に影響する情報を生成することと
    を含む情報処理方法。
16. 行動認識アルゴリズムによって認識されたユーザの行動の情報である第１の行動情報、および前記行動を含む期間についての前記ユーザの満足度の情報である満足度情報を取得する機能と、
    前記第１の行動情報、および前記満足度情報を用いて前記行動と前記満足度との間の関連性を解析する機能と、
    前記関連性に基づき前記ユーザの行動に影響する情報を生成する機能と
    をコンピュータに実現させるためのプログラム。