JP2013156950A - 情報処理方法、情報処理プログラム及びサーバ - Google Patents

Abstract

【課題】動作と行動との対応付けにかかる人的負荷を削減すること。
【解決手段】開示の情報処理方法は、一つの態様において、テキストデータと時刻とが対応付けられた対応情報からユーザの行動に関連する行動データを抽出する。また、情報処理方法は、一つの態様において、抽出した行動データに対応付けられた時刻に基づいて、ユーザの端末にて取得された、当該ユーザの行動に含まれる動作を示す動作データから、所定期間に行われた動作データを取得する。また、情報処理方法は、一つの態様において、取得した動作データと、抽出した行動データとを対応付けて記録する。
【選択図】図５

Description

本発明は、情報処理方法、情報処理プログラム及びサーバに関する。

近年、人の行動を認識する技術の研究が進められている。ここで言う行動には、例えば、「移動」、「資料作成」、「会議」、「プレゼン」、「買い物」、「散歩」、「団らん」、「料理」などが含まれる。

現在の行動認識の分野においては、ある行動は、例えば、所定期間における複数の動作の集積であると考える。例えば、「移動」が行われた場合には、この行動は、「歩く」、「走る」、「立ち止まる」、「階段を上る」などの動作をそれぞれ所定の割合で含むものと考える。また、例えば、「プレゼン」が行われた場合には、この行動は、「立ち上がる」、「話す」、「手を上げる」、「指差す」などの動作をそれぞれ所定の割合で含むものと考える。

したがって、従来の技術では、例えば、所定期間の複数の動作と行動とを人手によって対応付けておき、ある行動が行われる場合にそれぞれの動作が所定期間に出現する割合を求めておく。そして、センサを用いて人の動作を検出し、一定期間に検出した動作の割合と記録済みの割合とを比較することで、その人の行動を推定する。

なお、動作を検出する技術としては、例えば、加速度センサと角速度センサを組み合わせたモーションセンサを用いた技術、あるいは、カメラ画像から推定する技術などが利用される。

特開平１１−３２４９号公報

しかしながら、上記従来技術には、動作と行動との対応付けには人的負荷がかかるという問題がある。これは、従来技術では、例えば、センサにより検知された人の動作と、その時に行われた行動とを、一つ一つ人手によって対応付けることを要するからである。

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、動作と行動との対応付けにかかる人的負荷を削減することができる情報処理方法、情報処理プログラム及びサーバを提供することを目的とする。

本願の開示する情報処理方法は、コンピュータによって実行される情報処理方法であって、一つの態様において、テキストデータと時刻とが対応付けられた対応情報からユーザの行動に関連する行動データを抽出する。また、情報処理方法は、一つの態様において、抽出した行動データに対応付けられた時刻に基づいて、ユーザの端末にて取得された、当該ユーザの行動に含まれる動作を示す動作データから、所定期間に行われた動作データを取得する。また、情報処理方法は、一つの態様において、取得した動作データと、抽出した行動データとを対応付けて記録する。

本願の開示する技術の一つの態様によれば、動作と行動との対応付けにかかる人的負荷を削減することができるという効果を奏する。

図１は、実施例１に係るシステムの構成例を示す図である。 図２は、ＳＮＳサーバに投稿されたつぶやきの一例を示す図である。 図３は、実施例１に係る端末の機能構成を示すブロック図である。 図４は、動作記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図５は、実施例１に係るサーバの機能構成を示すブロック図である。 図６は、行動辞書記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図７は、末尾辞書記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図８は、行動時間記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図９は、動作ログ記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図１０は、動作推定にかかる処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１１は、動作抽出にかかる処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１２は、サーバの処理手順を示すフローチャートである。 図１３は、サーバの処理手順を示すフローチャートである。 図１４は、情報処理プログラムを実行するコンピュータを示す図である。

以下に、本願の開示する情報処理方法、情報処理プログラム及びサーバの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

実施例１に係るシステムの構成例について説明する。図１は、実施例１に係るシステムの構成例を示す図である。図１に示すように、このシステムには、ＳＮＳ（Social Networking Service）サーバ２０と、端末３０ａと、端末３０ｂと、端末３０ｃと、サーバ１００とが収容される。また、ＳＮＳサーバ２０、端末３０ａ，３０ｂ，３０ｃ、サーバ１００は、ネットワーク１０を介して接続される。このネットワーク１０としては、有線又は無線を問わず、インターネット（Internet）、ＬＡＮ（Local Area Network）やＶＰＮ（Virtual Private Network）などの任意の種類の通信網を採用して良い。また、図１に示した例では、サーバ１００に３つの端末３０ａ，３０ｂ，３０ｃが接続される場合を示したが、図示の構成に限定されない。すなわち、サーバ１００には任意数の端末が接続されて良い。また、以下では、端末３０ａ，３０ｂ，３０ｃの各装置を区別無く総称する場合には、端末３０と記載する。

ＳＮＳサーバ２０は、ＳＮＳを提供し、利用者によって投稿された投稿情報を記憶する。端末３０は、利用者によって利用される情報処理装置であり、端末３０を保持する利用者の動作を示す動作データを取得する。サーバ１００は、ＳＮＳサーバ２０に記憶された投稿情報から利用者の行動に関連する行動データを抽出し、その行動が行われた時にその利用者の端末３０で取得された動作データと対応付けて記録する。

ここで、サーバ１００が行動データと動作データと対応付けるのは、ある行動は、所定期間における複数の動作の集積であると考えられるからである。例えば、行動には、「移動」、「資料作成」、「会議」、「プレゼン」、「買い物」、「散歩」、「団らん」、「料理」などが挙げられる。一例として、「移動」が行われた場合には、この行動は、「歩く」、「走る」、「立ち止まる」、「階段を上る」などの動作をそれぞれ所定の割合で含むものと考える。また、他の例として、「プレゼン」が行われた場合には、この行動は、「立ち上がる」、「話す」、「手を上げる」、「指差す」などの動作をそれぞれ所定の割合で含むものと考える。

このように、サーバ１００は、抽出した行動データと取得した動作データと対応付けて記録するので、動作と行動との対応付けにかかる人的負荷を削減することができる。

ＳＮＳサーバ２０は、例えば、ＳＮＳを提供するサーバ装置である。ここで提供されるＳＮＳの一例としては、ツイッター（登録商標）が挙げられる。例えば、ＳＮＳサーバ２０は、利用者ＩＤによって識別される個々の利用者が携帯電話やパーソナルコンピュータなどの情報通信機器を用いて投稿したつぶやきを記憶する。このつぶやきには、少なくとも、利用者を識別する利用者ＩＤと、その利用者により投稿されたテキストデータと、そのテキストデータが投稿された投稿時刻とが対応付けられる。なお、本実施例では、ＳＮＳの一例としてツイッター（登録商標）を用いた場合を説明するが、これに限定されるものではなく、例えば、ブログ、簡易メール、他のＳＮＳなどの投稿サービスを用いても良い。また、ＳＮＳサーバ２０につぶやきを投稿する情報通信機器としては、上記の携帯電話やパーソナルコンピュータのほか、スマートフォンやＰＨＳ（Personal Handy-phone System）端末などを用いても良い。また、後述の端末３０を用いてつぶやきを投稿しても良く、端末３０とは別の装置を用いて投稿しても良い。また、つぶやきは、ツイート又は投稿情報とも称される。また、つぶやきは、対応情報の一例である。

図２を用いて、ＳＮＳサーバ２０に投稿されたつぶやきについて説明する。図２は、ＳＮＳサーバに投稿されたつぶやきの一例を示す図である。図２には、投稿されたつぶやきが時系列順に整列されたタイムラインを示す。例えば、タイムラインの１行目には、「Ｂ「○○の件・・・」（１５：３３）」というテキストデータを含む。これは、ＳＮＳの利用者Ｂが１５時３３分に「○○の件・・・」というつぶやきを投稿したことを示す。また、例えば、タイムラインの２行目には、「Ａ「会議中」（１５：３１）」というテキストデータを含む。これは、ＳＮＳの利用者Ａが１５時３１分に「会議中」というつぶやきを投稿したことを示す。同様に、タイムラインの他の行にも、各利用者により投稿されたつぶやきを含む。なお、タイムラインの時系列順は、昇順であっても降順であっても良い。

端末３０は、例えば、加速度センサを備え、端末３０を保持する利用者の動作を推定する情報処理装置である。この端末３０の一例としては、スマートフォン、携帯電話、ＰＨＳ（Personal Handy-phone System）端末、活動量計などが挙げられる。

図３は、実施例１に係る端末の機能構成を示すブロック図である。図３に示すように、端末３０は、動作推定部３１と、動作記憶部３２と、動作抽出部３３と、位置検出部３４と、通信部３５とを有する。

動作推定部３１は、端末３０を保持する利用者の動作を推定する。例えば、動作推定部３１は、「森田千絵、佐藤誠、土井美和子，「加速度データを用いた行動認識」，情報科学技術フォーラム一般講演論文集，２００２（３），ｐｐ．４１５−４１６」に記載されるように、加速度センサを用いて所定時間ごとの動作を推定する。

例えば、動作推定部３１は、１秒ごとに、端末３０の位置や向きの変化に応じた加速度データを加速度センサから取得する。動作推定部３１は、取得した加速度データに基づいて、端末３０を保持する利用者の動作を推定する。動作推定部３１は、推定した動作と、推定された時刻とを対応付けて、動作データとして動作記憶部３２に格納する。なお、ここでは、動作推定部３１が加速度センサを用いて動作データを取得する方法を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、動作推定部３１は、加速度センサと角速度センサとを組み合わせたモーションセンサを用いても良く、カメラ画像から推定する技術を用いても良い。また、ここでは、動作推定部３１が１秒ごとに動作を推定する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、０．５秒ごとに動作を推定しても良い。

動作記憶部３２は、動作データを記憶する。図４は、動作記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。図４に示すように、例えば、動作記憶部３２は、動作推定部３１により推定された動作と、その動作が推定された時刻とを対応付けて記憶する。

図４に示すように、例えば、動作記憶部３２は、時刻「１５：３０：３０」と、動作「話す」とを対応付けて記憶する。つまり、端末３０を保持する利用者が１５時３０分３０秒に、話すという動作を行ったことを記憶する。また、例えば、動作記憶部３２は、時刻「１５：３０：３１」と、動作「手を上げる」とを対応付けて記憶する。つまり、端末３０を保持する利用者が１５時３０分３１秒に、手を上げるという動作を行ったことを記憶する。また、例えば、動作記憶部３２は、その他の時刻についても同様に、１秒ごとの動作を記憶する。なお、ここでは、動作記憶部３２が１秒ごとの動作を記憶する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、０．５秒ごとに動作を記憶しても良い。また、動作記憶部３２に格納されてから所定時間を経過した情報が上書きされる構成であっても良い。

動作抽出部３３は、動作データを動作記憶部３２から抽出する。例えば、動作抽出部３３は、動作データを抽出する旨の抽出要求と、動作データを抽出する時間を示す抽出時間とを、通信部３５を介してサーバ１００から受信する。動作抽出部３３は、抽出時間に対応する動作データを動作記憶部３２から抽出する。動作抽出部３３は、抽出した動作データを、通信部３５を介してサーバ１００に送信する。

例えば、動作抽出部３３は、抽出要求と、抽出時間「１５時２５分〜１５時３５分」とを、通信部３５を介してサーバ１００から受信する。動作抽出部３３は、１５時２５分から１５時３５分までの間に対応する動作データ「・・・立ち上がる（１５：３０：２８）、話す（１５：３０：２９）・・・」を動作記憶部３２から抽出する。動作抽出部３３は、抽出した動作データを、通信部３５を介してサーバ１００に送信する。

位置検出部３４は、端末３０の位置情報を検出する。例えば、位置検出部３４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信部である。例えば、位置検出部３４は、ＧＰＳ衛星から送出される電波を受信し、受信した電波をもとに端末３０の位置情報を取得する。位置検出部３４は、取得した位置情報を通信部３５を介してサーバ１００に送信する。なお、位置検出部３４により取得される位置情報は、例えば、グローバル座標である。また、位置検出部３４が位置情報を検出する方法は、これに限定されるものではない。例えば、位置検出部３４は、無線ＬＡＮや３Ｇネットワークなどの無線通信方式を利用した三角法によって位置情報を検出しても良い。

通信部３５は、例えば、サーバ１００と端末３０との間で送受信される各種情報に関する通信を制御する。この通信部３５の一例としては、ネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ：Network Interface Card）が挙げられる。例えば、通信部３５は、サーバ１００から抽出要求及び抽出時間を受け付けて、受け付けた抽出要求及び抽出時間を動作抽出部３３に出力する。また、例えば、通信部３５は、動作抽出部３３から動作データを受け付けて、受け付けた動作データをサーバ１００に送信する。また、例えば、通信部３５は、位置検出部３４から位置情報を受け付けて、受け付けた位置情報をサーバ１００に送信する。

なお、動作推定部３１、動作抽出部３３、位置検出部３４には、各種の集積回路や電子回路を採用できる。例えば、集積回路としては、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）が挙げられる。また、電子回路としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などが挙げられる。

また、動作記憶部３２には、半導体メモリ素子や記憶装置を採用できる。例えば、半導体メモリ素子としては、ＲＡＭ（Random Access Memory）やフラッシュメモリ（Flash Memory）などが挙げられる。また記憶装置としては、ハードディスク装置や光ディスク装置などが挙げられる。

サーバ１００は、ＳＮＳサーバ２０に記憶された投稿情報から利用者の行動に関連する行動データを抽出し、その行動が行われた時にその利用者の端末３０で取得された動作データと対応付けて記録する。

図５は、実施例１に係るサーバの機能構成を示すブロック図である。図５に示すように、サーバ１００は、通信部１０１と、抽出部１０２と、行動辞書記憶部１０３と、末尾辞書記憶部１０４と、近隣者検出部１０５と、取得部１０６と、行動時間記憶部１０７と、記録部１０８と、動作ログ記憶部１０９とを有する。

通信部１０１は、サーバ１００と端末３０との間で送受信される各種情報に関する通信を制御する。この通信部１０１の一例としては、ＮＩＣが挙げられる。例えば、通信部１０１は、例えば、通信部１０１は、抽出要求及び抽出時間を取得部１０６から受け付けて、受け付けた抽出要求及び抽出時間を端末３０に送信する。また、例えば、通信部１０１は、端末３０から動作データを受け付けて、受け付けた動作データを取得部１０６に出力する。また、例えば、通信部１０１は、端末３０から位置情報を受け付けて、受け付けた位置情報を近隣者検出部１０５に出力する。

抽出部１０２は、例えば、ＳＮＳサーバ２０に記憶された投稿情報から利用者の行動に関連する行動データを抽出する。なお、抽出部１０２には、処理対象となる利用者の利用者ＩＤ及び名前が予め設定されるものとする。また、説明を簡潔にするために、ここで設定される利用者ＩＤは、上述したＳＮＳサーバ２０に記憶される利用者ＩＤと同一であるものとする。

例えば、抽出部１０２は、ＳＮＳサーバ２０から処理対象となる利用者のつぶやきを検出する。抽出部１０２は、後述の行動辞書記憶部１０３を参照し、検出したつぶやきから行動を表す単語を抽出する。抽出部１０２は、抽出した単語に対応する行動名を行動辞書記憶部１０３から取得する。抽出部１０２は、検出したつぶやきの投稿時刻をＳＮＳサーバ２０から取得する。抽出部１０２は、後述の末尾辞書記憶部１０４を参照し、検出したつぶやきに末尾語が含まれる場合に、その末尾語を取得する。抽出部１０２は、利用者ＩＤと、名前と、行動名と、末尾語と、投稿時刻とを取得部１０６に出力する。

例えば、処理対象となる利用者として、利用者ＩＤ「１０１」の利用者Ａが設定されていた場合を説明する。この場合、抽出部１０２は、例えば、図２のタイムラインから、利用者Ａが１５時３１分に投稿した「会議中」というつぶやきを検出する。抽出部１０２は、行動辞書記憶部１０３を参照し、行動を表す単語として「会議」を抽出する。抽出部１０２は、抽出した単語「会議」に対応する行動名として「会議」を取得する。抽出部１０２は、末尾辞書記憶部１０４を参照し、検出したつぶやきから末尾語「中」を取得する。抽出部１０２は、利用者ＩＤ「１０１」と、名前「Ａ」と、行動名「会議」と、末尾語「中」と、投稿時刻「１５時３１分」とを取得部１０６に出力する。

また、例えば、抽出部１０２は、ＳＮＳサーバ２０から処理対象となる利用者の名前を含むつぶやきを検出する。例えば、処理対象となる利用者として、利用者ＩＤ「１０１」の利用者Ａが設定されていた場合を説明する。この場合、抽出部１０２は、例えば、図２のタイムラインから、利用者Ｂが１５時３０分に投稿した「Ａさんプレゼン中」というつぶやきを検出する。抽出部１０２は、行動辞書記憶部１０３を参照し、行動を表す単語として「プレゼン」を抽出する。抽出部１０２は、抽出した単語「プレゼン」に対応する行動名として「プレゼン」を取得する。抽出部１０２は、末尾辞書記憶部１０４を参照し、検出したつぶやきから末尾語「中」を取得する。抽出部１０２は、利用者ＩＤ「１０１」と、名前「Ａ」と、行動名「プレゼン」と、末尾語「中」と、投稿時刻「１５時３０分」とを取得部１０６に出力する。なお、利用者の名前を含むつぶやきを検出する場合には、抽出部１０２は、利用者と相互フォローの関係にある者のつぶやきを検出対象としても良い。

また、例えば、抽出部１０２は、ＳＮＳサーバ２０から処理対象となる利用者の近隣者のつぶやきを検出する。例えば、抽出部１０２は、処理対象となる利用者の近隣者の利用者ＩＤと、利用者と近隣者との間の距離とを、後述の近隣者検出部１０５から取得する。抽出部１０２は、近隣者の利用者ＩＤに対応するつぶやきを検出する。抽出部１０２は、行動辞書記憶部１０３を参照し、実行人数が「複数人」に対応する行動について、行動を表す単語をつぶやきから抽出する。抽出部１０２は、行動辞書記憶部１０３を参照し、抽出した単語に対応する隣接距離以内に近隣者がいるか判定する。抽出部１０２は、隣接距離以内に近隣者がいる場合に、抽出した単語に対応する行動名を行動辞書記憶部１０３から取得する。抽出部１０２は、検出したつぶやきの投稿時刻をＳＮＳサーバ２０から取得する。抽出部１０２は、後述の末尾辞書記憶部１０４を参照し、検出したつぶやきに末尾語が含まれる場合に、その末尾語を取得する。抽出部１０２は、利用者ＩＤと、行動名と、末尾語と、投稿時刻とを取得部１０６に出力する。

例えば、処理対象となる利用者として利用者ＩＤ「１０１」の利用者Ａが設定されており、利用者Ａの近隣者として利用者ＩＤ「１０３」の利用者Ｃが検出されていた場合を説明する。また、ここでは、利用者Ａと利用者Ｃとの間の距離が「２ｍ」であるものとして説明する。この場合、抽出部１０２は、例えば、図２のタイムラインから、利用者Ｃが１５時１５分に投稿した「打合せなう」というつぶやきを検出する。抽出部１０２は、行動辞書記憶部１０３を参照し、行動を表す単語として「打合せ」を抽出する。抽出部１０２は、行動辞書記憶部１０３を参照し、抽出した単語に対応する隣接距離「１０ｍ」と、利用者Ａと利用者Ｃとの間の距離「２ｍ」とを比較し、隣接距離以内に近隣者がいるか判定する。抽出部１０２は、隣接距離以内に近隣者がいるので、抽出した単語「打合せ」に対応する行動名として「会議」を取得する。抽出部１０２は、末尾辞書記憶部１０４を参照し、検出したつぶやきから末尾語「なう」を取得する。抽出部１０２は、利用者ＩＤ「１０１」と、名前「Ａ」と、行動名「会議」と、末尾語「なう」と、投稿時刻「１５時１５分」とを取得部１０６に出力する。なお、利用者の近隣者のつぶやきを検出する場合には、抽出部１０２は、利用者と相互フォローの関係にある者のつぶやきを検出対象としても良い。

行動辞書記憶部１０３は、行動ごとに、行動を表す単語を記憶する。図６は、行動辞書記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。図６に示すように、例えば、行動辞書記憶部１０３は、行動名と、行動を表す単語と、実行人数と、隣接距離とを対応付けて記憶する。このうち、行動名は、行動の名称を示す。行動を表す単語は、行動名に対応する行動が行われたことを表す単語を示す。実行人数は、行動名に対応する行動が行われる人数を示す。例えば、実行人数には、「個人」又は「複数人」が格納される。隣接距離は、行動名に対応する行動が行われる際に、行動を行う者同士が隣接する距離を示す。

図６に示すように、例えば、行動辞書記憶部１０３は、行動名「プレゼン」と、行動を表す単語「プレゼン」「件」「会社名」と、実行人数「複数人」と、隣接距離「１０ｍ」とを対応付けて記憶する。また、例えば、行動辞書記憶部１０３は、他の行動についても同様に、行動名と、行動を表す単語と、実行人数と、隣接距離とを対応付けて記憶する。なお、行動辞書記憶部１０３は、サーバ１００を管理する者により予め設定されるものとする。

末尾辞書記憶部１０４は、末尾語を記憶する。図７は、末尾辞書記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。図７に示すように、例えば、末尾辞書記憶部１０４は、末尾語と、重みとを対応付けて記憶する。このうち、末尾語は、つぶやきの末尾に含まれる可能性のある語句を示す。例えば、末尾語は、「中」、「なう」、「わず」、「だん」などを含む。また、重みは、末尾語を含まないつぶやきに対して、該当の末尾語を含むつぶやきの重みの倍率を示す。なお、末尾辞書記憶部１０４は、サーバ１００を管理する者により予め設定されるものとする。

図７に示すように、例えば、末尾辞書記憶部１０４は、末尾語「中」と、重み「×２」とを対応付けて記憶する。つまり、末尾辞書記憶部１０４は、つぶやきの末尾に「中」が含まれる場合には、そのつぶやきの重みが末尾語を含まないつぶやきの２倍であることを記憶する。また、例えば、末尾辞書記憶部１０４は、他の末尾語についても同様に、末尾語と、重みとを対応付けて記憶する。なお、「中」及び「なう」は、つぶやきに対応する行動が投稿時刻に行われていることを示す行動中語句の一例である。また、「わず」及び「だん」は、つぶやきに対応する行動が投稿時刻に終了したことを示す行動終了語句の一例である。

近隣者検出部１０５は、例えば、処理対象となる利用者の近隣者を検出する。例えば、近隣者検出部１０５は、利用者が保持する端末３０や他の利用者が保持する端末３０から、位置情報をそれぞれ取得する。近隣者検出部１０５は、取得した位置情報に基づいて、他の利用者のうち、処理対象となる利用者から所定の距離以内にいる近隣者を検出し、検出した近隣者の利用者ＩＤを取得する。近隣者検出部１０５は、検出した近隣者について、処理対象となる利用者と近隣者との間の距離を算出する。近隣者検出部１０５は、近隣者の利用者ＩＤと、処理対象となる利用者と近隣者との間の距離とを、抽出部１０２に出力する。なお、近隣者検出部１０５は、利用者の利用者ＩＤと、その利用者が保持する端末３０を識別する識別情報との対応関係を保持するものとする。

取得部１０６は、例えば、処理対象となる利用者の端末３０から動作データを取得する。例えば、取得部１０６は、利用者ＩＤと、名前と、行動名と、末尾語と、投稿時刻とを抽出部１０２から受け付ける。取得部１０６は、後述の行動時間記憶部１０７を参照し、行動名と末尾語とに対応する行動時間を取得する。取得部１０６は、取得した行動時間と投稿時刻とに基づいて、動作記憶部３２から動作データを抽出する抽出時間を算出する。取得部１０６は、動作データを抽出する旨の抽出要求と、抽出時間とを、処理対象となる利用者の端末３０に送信する。取得部１０６は、送信した要求と抽出時間とに対応する動作データを、処理対象となる利用者の端末３０から取得する。取得部１０６は、利用者ＩＤと、名前と、行動名と、末尾語と、動作データとを記録部１０８に出力する。

例えば、取得部１０６は、利用者ＩＤ「１０１」と、名前「Ａ」と、行動名「プレゼン」と、末尾語「中」と、投稿時刻「１５時３０分」とを抽出部１０２から受け付ける。取得部１０６は、行動時間記憶部１０７を参照し、行動名「プレゼン」と末尾語「中」とに対応する第１の行動時間「±５」を取得する。取得部１０６は、行動時間「±５」と投稿時刻「１５時３０分」とに基づいて、動作記憶部３２から動作データを抽出する抽出時間「１５時２５分〜１５時３５分」を算出する。取得部１０６は、抽出要求と、抽出時間「１５時２５分〜１５時３５分」とを、利用者Ａの端末３０に送信する。取得部１０６は、送信した要求と抽出時間とに対応する動作データ「・・・立ち上がる（１５：３０：２８）、話す（１５：３０：２９）・・・」を、利用者Ａの端末３０から取得する。取得部１０６は、利用者ＩＤ「１０１」と、名前「Ａ」と、行動名「プレゼン」と、末尾語「中」と、動作データ「・・・立ち上がる（１５：３０：２８）、話す（１５：３０：２９）・・・」とを記録部１０８に出力する。

行動時間記憶部１０７は、行動時間を記憶する。この行動時間は、つぶやきの投稿時刻を基準とした動作データの抽出時間に対応する。図８は、行動時間記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。図８に示すように、例えば、行動時間記憶部１０７は、行動名と、第１の行動時間と、第２の行動時間とを対応付けて記憶する。このうち、第１の行動時間は、行動名が取得されたつぶやきに行動終了語句が含まれない場合の行動時間を示す。第２の行動時間は、行動名が取得されたつぶやきに行動終了語句が含まれる場合の行動時間を示す。なお、行動時間記憶部１０７は、サーバ１００を管理する者により予め設定されるものとする。

図８に示すように、例えば、行動時間記憶部１０７は、行動名「プレゼン」と、第１の行動時間「±５」と、第２の行動時間「−１０」とを対応付けて記憶する。つまり、行動時間記憶部１０７は、行動名「プレゼン」が取得されたつぶやきに「わず」及び「だん」が含まれない場合には、そのつぶやきの投稿時刻の５分前から５分後までの動作データを抽出することを示す。また、行動時間記憶部１０７は、行動名「プレゼン」が取得されたつぶやきに「わず」又は「だん」が含まれる場合には、そのつぶやきの投稿時刻の１０分前から投稿時刻までの動作データを抽出することを示す。また、行動時間記憶部１０７は、行動名についても同様に、第１の行動時間と、第２の行動時間とを記憶する。

記録部１０８は、行動と動作とを対応付けて記録する。例えば、記録部１０８は、利用者ＩＤと、名前と、行動名と、末尾語と、動作データとを取得部１０６から受け付ける。記録部１０８は、末尾辞書記憶部１０４を参照し、末尾語に対応する重みを取得する。記録部１０８は、利用者ＩＤと、名前と、行動名と、重みと、動作データとを対応付けて、後述の動作ログ記憶部１０９に格納する。

例えば、記録部１０８は、利用者ＩＤ「１０１」と、名前「Ａ」と、行動名「プレゼン」と、末尾語「中」と、動作データ「・・・立ち上がる（１５：３０：２８）、話す（１５：３０：２９）・・・」とを取得部１０６から受け付ける。記録部１０８は、末尾辞書記憶部１０４を参照し、末尾語「中」に対応する重み「×２」を取得する。ここで、記録部１０８は、受け付けた情報に、末尾辞書記憶部１０４の末尾語が含まれない場合には、重み「×１」を取得する。記録部１０８は、利用者ＩＤ「１０１」と、名前「Ａ」と、行動名「プレゼン」と、重み「×２」と、動作データ「・・・立ち上がる（１５：３０：２８）、話す（１５：３０：２９）・・・」とを対応付けて、動作ログ記憶部１０９に格納する。

動作ログ記憶部１０９は、行動と動作とを対応付けて記憶する。図９は、動作ログ記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。図９に示すように、例えば、動作ログ記憶部１０９は、利用者ＩＤと、名前と、行動名と、重みと、動作データとを対応付けて記憶する。このうち、利用者ＩＤは、利用者を識別するＩＤを示す。名前は、利用者の名前を示す。

図９に示すように、例えば、動作ログ記憶部１０９は、利用者ＩＤ「１０１」と、名前「Ａ」と、行動名「プレゼン」と、重み「×２」と、動作データ「・・・立ち上がる（１５：３０：２８）、話す（１５：３０：２９）・・・」とを対応付けて記憶する。つまり、動作ログ記憶部１０９は、利用者ＩＤ「１０１」の利用者Ａが行ったプレゼンと、１５時３０分２８秒の立ち上がるという動作や１５時３０分２９秒の話すという動作などを含む動作データとが対応することを記憶する。また、動作ログ記憶部１０９は、この動作データの重みが「×２」であることも記憶する。また、例えば、動作ログ記憶部１０９は、他の行動名についても同様に、動作データを対応付けて記憶する。

なお、抽出部１０２、近隣者検出部１０５、取得部１０６、記録部１０８には、各種の集積回路や電子回路を採用できる。例えば、集積回路としては、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）が挙げられる。また、電子回路としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などが挙げられる。

また、行動辞書記憶部１０３、末尾辞書記憶部１０４、行動時間記憶部１０７、動作ログ記憶部１０９には、半導体メモリ素子や記憶装置を採用できる。例えば、半導体メモリ素子としては、ＲＡＭ（Random Access Memory）やフラッシュメモリ（Flash Memory）などが挙げられる。また記憶装置としては、ハードディスク装置や光ディスク装置などが挙げられる。

次に、実施例１に係る端末３０の処理手順について説明する。実施例１に係る端末３０は、動作推定にかかる処理と、動作抽出にかかる処理とをそれぞれ実行する。図１０は、動作推定にかかる処理の処理手順を示すフローチャートである。図１０に示す処理は、図示した各装置に電源から電力が供給される間、所定時間間隔で実行される。

図１０に示すように、動作推定部３１は、例えば、１秒ごとに、動作を推定する（ステップＳ１０１）。例えば、動作推定部３１は、端末３０の位置や向きの変化に応じた加速度データを加速度センサから取得し、取得した加速度データに基づいて、端末３０を保持する利用者の動作を推定する。

動作推定部３１は、動作データを動作記憶部３２に格納する（ステップＳ１０２）。例えば、動作推定部３１は、推定した動作と、推定された時刻とを対応付けて、動作データとして動作記憶部３２に格納する。

図１１は、動作抽出にかかる処理の処理手順を示すフローチャートである。図１１に示す処理は、動作抽出部３３が抽出要求及び抽出時間をサーバ１００から受信したことを契機として実行される。

図１１に示すように、動作抽出部３３は、抽出要求及び抽出時間をサーバ１００から受信すると（ステップＳ２０１，Ｙｅｓ）、抽出時間に対応する動作データを動作記憶部３２から抽出する（ステップＳ２０２）。動作抽出部３３は、抽出した動作データをサーバ１００に送信する（ステップＳ２０３）。なお、動作抽出部３３は、抽出要求及び抽出時間をサーバ１００から受信するまで（ステップＳ２０１，Ｎｏ）、待機状態である。

次に、実施例１に係るサーバ１００の処理手順について説明する。図１２及び図１３は、サーバの処理手順を示すフローチャートである。図１２に示す処理は、図示した各装置に電源から電力が供給される間、所定時間間隔で実行される。

図１２に示すように、抽出部１０２は、例えば、１秒ごとに、ＳＮＳサーバ２０から利用者のつぶやきを検出すると（ステップＳ３０１，Ｙｅｓ）、検出したつぶやきに行動を表す単語があるか否かを判定する（ステップＳ３０２）。抽出部１０２は、行動を表す単語がある場合に（ステップＳ３０２，Ｙｅｓ）、行動を表す単語を抽出する（ステップＳ３０３）。例えば、抽出部１０２は、利用者Ａが１５時３１分に投稿した「会議中」というつぶやきを検出すると、行動辞書記憶部１０３を参照し、行動を表す単語として「会議」を抽出する。なお、抽出部１０２は、行動を表す単語がない場合には（ステップＳ３０２，Ｎｏ）、処理を終了する。

抽出部１０２は、行動名、投稿時刻、末尾語を取得する（ステップＳ３０４）。例えば、抽出部１０２は、行動辞書記憶部１０３を参照し、行動を表す単語「会議」に対応する行動名「会議」を取得する。また、例えば、抽出部１０２は、つぶやきの投稿時刻「１５：３１」をＳＮＳサーバ２０から取得する。また、例えば、抽出部１０２は、末尾辞書記憶部１０４を参照し、つぶやきから末尾語「中」を取得する。

一方、抽出部１０２は、ＳＮＳサーバ２０から利用者のつぶやきを検出しなかった場合には（ステップＳ３０１，Ｎｏ）、利用者の名前を含むつぶやきを検出する（ステップＳ３０５）。抽出部１０２は、利用者の名前を含むつぶやきを検出した場合には（ステップＳ３０５，Ｙｅｓ）、ステップＳ３０２に移行する。例えば、抽出部１０２は、利用者Ｂが１５時３０分に投稿した「Ａさんプレゼン中」というつぶやきを検出すると、ステップＳ３０２に移行する。

一方、抽出部１０２は、利用者の名前を含むつぶやきを検出しなかった場合には（ステップＳ３０５，Ｎｏ）、近隣者のつぶやきを検出する（ステップＳ３０６）。例えば、抽出部１０２は、利用者Ａの近隣者である利用者Ｃが１５時１５分に投稿した「打合せなう」というつぶやきを検出する。抽出部１０２は、近隣者のつぶやきを検出した場合には（ステップＳ３０６，Ｙｅｓ）、検出したつぶやきに行動を表す単語があるか否かを判定する（ステップＳ３０７）。

抽出部１０２は、行動を表す単語がある場合に（ステップＳ３０７，Ｙｅｓ）、近隣者が隣接距離以内にいるか判定する（ステップＳ３０８）。例えば、抽出部１０２は、行動辞書記憶部１０３を参照し、行動を表す単語「打合せ」に対応する隣接距離「１０ｍ」と、利用者Ａと利用者Ｃとの間の距離を比較し、隣接距離以内に近隣者がいるか判定する。抽出部１０２は、近隣者が隣接距離以内にいる場合には（ステップＳ３０８，Ｙｅｓ）、ステップＳ３０３に移行する。

なお、抽出部１０２は、近隣者のつぶやきを検出しなかった場合（ステップＳ３０６，Ｎｏ）、行動を表す単語がない場合（ステップＳ３０７，Ｎｏ）、近隣者が隣接距離以内にいない場合には（ステップＳ３０８，Ｎｏ）、処理を終了する。

図１３の説明に移行する。図１３に示すように、取得部１０６は、行動時間を取得する（ステップＳ３０９）。例えば、取得部１０６は、行動時間記憶部１０７を参照し、行動名「プレゼン」と末尾語「中」とに対応する第１の行動時間「±５」を取得する。

取得部１０６は、抽出時間を算出する（ステップＳ３１０）。例えば、取得部１０６は、行動時間「±５」と投稿時刻「１５時３０分」とに基づいて、抽出時間「１５時２５分〜１５時３５分」を算出する。

取得部１０６は、抽出要求及び抽出時間を送信する（ステップＳ３１１）。例えば、取得部１０６は、抽出要求と、抽出時間「１５時２５分〜１５時３５分」とを、利用者Ａの端末３０に送信する。

取得部１０６は、動作データを取得する（ステップＳ３１２）。例えば、取得部１０６は、送信した抽出要求と抽出時間とに対応する動作データ「・・・立ち上がる（１５：３０：２８）、話す（１５：３０：２９）・・・」を、利用者Ａの端末３０から取得する。

記録部１０８は、末尾辞書記憶部１０４を参照し、末尾語に対応する重みを取得する（ステップＳ３１３）。記録部１０８は、動作データを動作ログ記憶部に格納する（ステップＳ３１４）。例えば、記録部１０８は、利用者ＩＤ「１０１」と、名前「Ａ」と、行動名「プレゼン」と、重み「×２」と、動作データ「・・・立ち上がる（１５：３０：２８）、話す（１５：３０：２９）・・・」とを対応付けて、動作ログ記憶部１０９に格納する。

次に、実施例１に係るサーバ１００の効果について説明する。サーバ１００は、テキストデータと時刻とが対応付けられた対応情報から利用者の行動に関連する行動データを抽出する。サーバ１００は、抽出した行動データに対応付けられた時刻に基づいて、利用者の端末にて取得された、当該ユーザの行動に含まれる動作を示す動作データから、所定期間に行われた動作データを取得する。サーバ１００は、取得した動作データと、抽出した行動データとを対応付けて記録する。このため、サーバ１００は、動作と行動との対応付けにかかる人的負荷を削減することができる。例えば、サーバ１００は、センサにより検知された人の動作と、その時に行われた行動とを対応付けるので、動作と行動との対応付けに人手を要しない。よって、サーバ１００は、動作と行動との対応付けにかかる人的負荷を削減することができる。

また、例えば、サーバ１００は、行動データに対応する動作データを記録するので、データの蓄積量を軽減することができる。例えば、従来技術では、センサにより検出した全ての動作データをサーバに蓄積することを要していた。これに対して、サーバ１００は、例えば、センサにより検出した動作データのうち、行動に対応する動作データを取得して記録するので、データの蓄積量を軽減することができる。

また、例えば、サーバ１００は、投稿情報の投稿時間に基づいて抽出時間を算出し、算出した抽出時間に対応する動作データを利用者の端末３０から取得するので、通信負荷を軽減することができる。例えば、従来技術では、センサにより検出した全ての動作データをサーバに送信することを要していた。これに対して、サーバ１００は、例えば、行動に対応する動作データを端末３０から取得するので、通信負荷を軽減することができる。

また、例えば、サーバ１００は、処理対象となる利用者とは異なる利用者によって投稿された投稿情報のうち、処理対象となる利用者を識別する情報を含む投稿情報から、前記利用者の行動データを抽出する。例えば、サーバ１００は、利用者の名前を含む投稿情報から行動データを抽出する。このため、サーバ１００は、動作と行動とを正確に対応付けることができる。

また、例えば、サーバ１００は、処理対象となる利用者の位置から所定の範囲内に存在する他の利用者によって投稿された投稿情報から、処理対象となる利用者の行動データを抽出する。例えば、サーバ１００は、利用者の近隣にいる近隣者によって投稿された投稿情報から利用者の行動データを抽出する。このため、サーバ１００は、動作と行動とを正確に対応付けることができる。

また、例えば、サーバ１００は、行動と期間とが対応付けられたテーブルを参照し、その行動に対応付けられた期間に行われた動作データを取得する。このため、サーバ１００は、行動にかかる時間に応じて、動作データを抽出する時間を適切に設定することができる。

また、例えば、サーバ１００は、行動データが抽出された対応情報に、行動終了語句が含まれる場合に、その対応情報に対応付けられた時刻以前の所定期間に行われた動作データを取得する。このため、サーバ１００は、行動終了語句に応じて、動作データを抽出する時間を適切に設定することができる。

また、例えば、サーバ１００は、行動データが抽出された対応情報に、行動中語句又は行動終了語句が含まれる場合に、取得した動作データの重み付けを、行動中語句及び行動終了語句を含まない場合より大きくして、動作データと行動データとを対応付ける。このため、サーバ１００は、行動中語句及び行動終了語句に応じて、動作データに適切に重み付けを行うことができる。

さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例１以外にも、その他の実施例にて実施されても良い。そこで、以下では、その他の実施例について説明する。

例えば、実施例１では、サーバ１００の処理対象となる処理対象用の利用者ＩＤと、ＳＮＳサーバ２０に記憶されるＳＮＳ用の利用者ＩＤとが同一である場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、処理対象用の利用者ＩＤとＳＮＳ用の利用者ＩＤとがそれぞれ設定されて良い。この場合、例えば、サーバ１００は、処理対象用の利用者ＩＤとＳＮＳ用の利用者ＩＤとの対応関係を記憶する。

また、例えば、実施例１において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。例えば、図１３において、取得部１０６は、抽出時間を算出すると、自動的に抽出要求及び抽出時間を端末３０に送信するものとして説明したが、これに限定されない。例えば、取得部１０６は、算出した抽出時間を行動ごとに対応付けて蓄積しておき、蓄積された行動ごとの抽出時間を手動的に一括して送信しても良い。この他、上述文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、動作ログ記憶部１０９は、図９に示したパラメータの他に投稿時刻を対応付けて記憶しても良い。

また、図５に示したサーバ１００の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、サーバ１００の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図５に示した行動辞書記憶部１０３及び行動時間記憶部１０７を統合して構成することとしても良い。

図１４は、情報処理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。図１４に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、ユーザからデータの入力を受け付ける入力装置３０２と、モニタ３０３とを有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読み取り装置３０４と、他の装置と接続するためのインターフェース装置３０５と、他の装置と無線により接続するための無線通信装置３０６とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）３０７と、ハードディスク装置３０８とを有する。また、各装置３０１〜３０８は、バス３０９に接続される。

ハードディスク装置３０８には、図５に示した抽出部１０２、取得部１０６及び記録部１０８の各処理部と同様の機能を有する情報処理プログラムが記憶される。また、ハードディスク装置３０８には、情報処理プログラムを実現するための各種データが記憶される。

ＣＰＵ３０１は、ハードディスク装置３０８に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ３０７に展開して実行することで、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータを図５に示した抽出部１０２、取得部１０６及び記録部１０８として機能させることができる。

なお、上記の情報処理プログラムは、必ずしもハードディスク装置３０８に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ３００が読み出して実行するようにしても良い。コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等に接続された装置にこのプログラムを記憶させておき、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしても良い。

以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）コンピュータによって実行される情報処理方法であって、
コンピュータが、
テキストデータと時刻とが対応付けられた対応情報からユーザの行動に関連する行動データを抽出し、
前記抽出する処理により抽出された行動データに対応付けられた時刻に基づいて、前記ユーザの端末にて取得された、当該ユーザの行動に含まれる動作を示す動作データから、所定期間に行われた動作データを取得し、
前記取得する処理により取得された動作データと、前記抽出する処理により抽出された行動データとを対応付けて記録する
ことを特徴とする情報処理方法。

（付記２）前記抽出する処理は、前記対応情報として、前記ユーザによって投稿されたテキストデータと、当該テキストデータが投稿された時刻とが対応付けられた投稿情報を用い、前記投稿情報から、当該ユーザの行動に関連する行動データを抽出することを特徴とする付記１に記載の情報処理方法。

（付記３）前記抽出する処理は、前記対応情報として、第１のユーザに関連する、第２のユーザとによって投稿されたテキストデータと、当該テキストデータが投稿された時刻とが対応付けられた投稿情報を用い、前記投稿情報から、前記第１のユーザの行動に関連する行動データを抽出することを特徴とする付記１に記載の情報処理方法。

（付記４）前記コンピュータは、第１のユーザの位置から所定の範囲内に存在する第２のユーザをさらに検出し、
前記抽出する処理は、前記対応情報として、前記第２のユーザによって投稿されたテキストデータと、当該テキストデータが投稿された時刻とが対応付けられた投稿情報を用い、前記投稿情報から、前記第１のユーザの行動に関連する行動データを抽出することを特徴とする付記１に記載の情報処理方法。

（付記５）前記取得する処理は、行動と期間とが対応付けられたテーブルを参照し、前記行動に対応付けられた期間に行われた動作データを取得することを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の情報処理方法。

（付記６）前記取得する処理は、前記抽出する処理により行動データが抽出された対応情報に、前記行動が終了した旨を示す行動終了語句が含まれる場合に、当該対応情報に対応付けられた時刻以前の所定期間に行われた動作データを取得することを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載の情報処理方法。

（付記７）前記記録する処理は、前記抽出する処理により行動データが抽出された対応情報に、前記行動が行われている旨を示す行動中語句、又は、前記行動が終了した旨を示す行動終了語句が含まれる場合に、前記取得部により取得された動作データの重み付けを、前記行動中語句及び前記行動終了語句を含まない場合より大きくして、当該動作データと当該行動データとを対応付けて記録することを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載の情報処理方法。

（付記８）コンピュータに、
テキストデータと時刻とが対応付けられた対応情報からユーザの行動に関連する行動データを抽出し、
前記抽出する処理により抽出された行動データに対応付けられた時刻に基づいて、前記ユーザの端末にて取得された、当該ユーザの行動に含まれる動作を示す動作データから、所定期間に行われた動作データを取得し、
前記取得する処理により取得された動作データと、前記抽出する処理により抽出された行動データとを対応付けて記録する
各処理を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

（付記９）前記抽出する処理は、前記対応情報として、前記ユーザによって投稿されたテキストデータと、当該テキストデータが投稿された時刻とが対応付けられた投稿情報を用い、前記投稿情報から、当該ユーザの行動に関連する行動データを抽出することを特徴とする付記８に記載の情報処理プログラム。

（付記１０）前記抽出する処理は、前記対応情報として、第１のユーザに関連する、第２のユーザとによって投稿されたテキストデータと、当該テキストデータが投稿された時刻とが対応付けられた投稿情報を用い、前記投稿情報から、前記第１のユーザの行動に関連する行動データを抽出することを特徴とする付記８に記載の情報処理プログラム。

（付記１１）前記コンピュータは、第１のユーザの位置から所定の範囲内に存在する第２のユーザをさらに検出し、
前記抽出する処理は、前記対応情報として、前記第２のユーザによって投稿されたテキストデータと、当該テキストデータが投稿された時刻とが対応付けられた投稿情報を用い、前記投稿情報から、前記第１のユーザの行動に関連する行動データを抽出することを特徴とする付記８に記載の情報処理プログラム。

（付記１２）前記取得する処理は、行動と期間とが対応付けられたテーブルを参照し、前記行動に対応付けられた期間に行われた動作データを取得することを特徴とする付記８〜１１のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

（付記１３）前記取得する処理は、前記抽出する処理により行動データが抽出された対応情報に、前記行動が終了した旨を示す行動終了語句が含まれる場合に、当該対応情報に対応付けられた時刻以前の所定期間に行われた動作データを取得することを特徴とする付記８〜１２のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

（付記１４）前記記録する処理は、前記抽出する処理により行動データが抽出された対応情報に、前記行動が行われている旨を示す行動中語句、又は、前記行動が終了した旨を示す行動終了語句が含まれる場合に、前記取得部により取得された動作データの重み付けを、前記行動中語句及び前記行動終了語句を含まない場合より大きくして、当該動作データと当該行動データとを対応付けて記録することを特徴とする付記８〜１３のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

（付記１５）テキストデータと時刻とが対応付けられた対応情報からユーザの行動に関連する行動データを抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された行動データに対応付けられた時刻に基づいて、前記ユーザの端末にて取得された、当該ユーザの行動に含まれる動作を示す動作データから、所定期間に行われた動作データを取得する取得部と、
前記取得部により取得された動作データと、前記抽出部により抽出された行動データとを対応付けて記録する記録部と
を備えたことを特徴とするサーバ。

（付記１６）前記抽出部は、前記対応情報として、前記ユーザによって投稿されたテキストデータと、当該テキストデータが投稿された時刻とが対応付けられた投稿情報を用い、前記投稿情報から、当該ユーザの行動に関連する行動データを抽出することを特徴とする付記１５に記載のサーバ。

（付記１７）前記抽出部は、前記対応情報として、第１のユーザに関連する、第２のユーザとによって投稿されたテキストデータと、当該テキストデータが投稿された時刻とが対応付けられた投稿情報を用い、前記投稿情報から、前記第１のユーザの行動に関連する行動データを抽出することを特徴とする付記１５に記載のサーバ。

（付記１８）第１のユーザの位置から所定の範囲内に存在する第２のユーザをさらに検出する検出部をさらに備え、
前記抽出部は、前記対応情報として、前記第２のユーザによって投稿されたテキストデータと、当該テキストデータが投稿された時刻とが対応付けられた投稿情報を用い、前記投稿情報から、前記第１のユーザの行動に関連する行動データを抽出することを特徴とする付記１５に記載のサーバ。

（付記１９）前記取得部は、行動と期間とが対応付けられたテーブルを参照し、前記行動に対応付けられた期間に行われた動作データを取得することを特徴とする付記１５〜１８のいずれか一つに記載のサーバ。

（付記２０）前記取得部は、前記抽出部により行動データが抽出された対応情報に、前記行動が終了した旨を示す行動終了語句が含まれる場合に、当該対応情報に対応付けられた時刻以前の所定期間に行われた動作データを取得することを特徴とする付記１５〜１９のいずれか一つに記載のサーバ。

（付記２１）前記記録部は、前記抽出部により行動データが抽出された対応情報に、前記行動が行われている旨を示す行動中語句、又は、前記行動が終了した旨を示す行動終了語句が含まれる場合に、前記取得部により取得された動作データの重み付けを、前記行動中語句及び前記行動終了語句を含まない場合より大きくして、当該動作データと当該行動データとを対応付けて記録することを特徴とする付記１５〜２０のいずれか一つに記載のサーバ。

１０ ネットワーク
２０ ＳＮＳサーバ
３０，３０ａ，３０ｂ，３０ｃ 端末
３１ 動作推定部
３２ 動作記憶部
３３ 動作抽出部
３４ 位置検出部
３５ 通信部
１００ サーバ
１０１ 通信部
１０２ 抽出部
１０３ 行動辞書記憶部
１０４ 末尾辞書記憶部
１０５ 近隣者検出部
１０６ 取得部
１０７ 行動時間記憶部
１０８ 記録部
１０９ 動作ログ記憶部

Claims (9)

1. コンピュータによって実行される情報処理方法であって、
   コンピュータが、
   テキストデータと時刻とが対応付けられた対応情報からユーザの行動に関連する行動データを抽出し、
   前記抽出する処理により抽出された行動データに対応付けられた時刻に基づいて、前記ユーザの端末にて取得された、当該ユーザの行動に含まれる動作を示す動作データから、所定期間に行われた動作データを取得し、
   前記取得する処理により取得された動作データと、前記抽出する処理により抽出された行動データとを対応付けて記録する
   ことを特徴とする情報処理方法。
2. 前記抽出する処理は、前記対応情報として、前記ユーザによって投稿されたテキストデータと、当該テキストデータが投稿された時刻とが対応付けられた投稿情報を用い、前記投稿情報から、当該ユーザの行動に関連する行動データを抽出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。
3. 前記抽出する処理は、前記対応情報として、第１のユーザに関連する、第２のユーザとによって投稿されたテキストデータと、当該テキストデータが投稿された時刻とが対応付けられた投稿情報を用い、前記投稿情報から、前記第１のユーザの行動に関連する行動データを抽出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。
4. 前記コンピュータは、第１のユーザの位置から所定の範囲内に存在する第２のユーザをさらに検出し、
   前記抽出する処理は、前記対応情報として、前記第２のユーザによって投稿されたテキストデータと、当該テキストデータが投稿された時刻とが対応付けられた投稿情報を用い、前記投稿情報から、前記第１のユーザの行動に関連する行動データを抽出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。
5. 前記取得する処理は、行動と期間とが対応付けられたテーブルを参照し、前記行動に対応付けられた期間に行われた動作データを取得することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の情報処理方法。
6. 前記取得する処理は、前記抽出する処理により行動データが抽出された対応情報に、前記行動が終了した旨を示す行動終了語句が含まれる場合に、当該対応情報に対応付けられた時刻以前の所定期間に行われた動作データを取得することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の情報処理方法。
7. 前記記録する処理は、前記抽出する処理により行動データが抽出された対応情報に、前記行動が行われている旨を示す行動中語句、又は、前記行動が終了した旨を示す行動終了語句が含まれる場合に、前記取得部により取得された動作データの重み付けを、前記行動中語句及び前記行動終了語句を含まない場合より大きくして、当該動作データと当該行動データとを対応付けて記録することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の情報処理方法。
8. コンピュータに、
   テキストデータと時刻とが対応付けられた対応情報からユーザの行動に関連する行動データを抽出し、
   前記抽出する処理により抽出された行動データに対応付けられた時刻に基づいて、前記ユーザの端末にて取得された、当該ユーザの行動に含まれる動作を示す動作データから、所定期間に行われた動作データを取得し、
   前記取得する処理により取得された動作データと、前記抽出する処理により抽出された行動データとを対応付けて記録する
   各処理を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
9. テキストデータと時刻とが対応付けられた対応情報からユーザの行動に関連する行動データを抽出する抽出部と、
   前記抽出部により抽出された行動データに対応付けられた時刻に基づいて、前記ユーザの端末にて取得された、当該ユーザの行動に含まれる動作を示す動作データから、所定期間に行われた動作データを取得する取得部と、
   前記取得部により取得された動作データと、前記抽出部により抽出された行動データとを対応付けて記録する記録部と
   を備えたことを特徴とするサーバ。

Images