JP2014010478A - 情報処理装置及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが有する分類元データを高精度に分類・整理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
【解決手段】少なくとも日時情報が含まれたユーザデータを記憶するデータ記憶部２と、データ記憶部２に記憶されたユーザデータから、場所を示す場所情報、人を示す人情報、行動内容を示す行動内容情報、の各情報のうち少なくとも１つの情報を抽出し、抽出した各情報を日時情報に対応付けてユーザ行動履歴を生成する行動履歴生成部３と、を備える情報処理装置１を提供する。
【選択図】図１

Description

本発明は、ユーザが有するデータを適切に整理するための情報処理装置及び情報処理方法に関する。

ユーザが有する分類元データ（例えば撮影した写真など）を適切に分類・整理するために、分類元データの撮影時刻等を元にグルーピングを行って自動分類・整理する技術が知られている。また、スケジュール情報を入力可能なスケジューラ機能を備え、被写体を撮影した画像ファイルを生成した日時情報とスケジュール情報とが一致する場合に、これらを関連付けて日時情報として記録し、分類元データを該日時情報に従って分類する画像記録装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００３−１０８９７３号公報

ここで、上述した従来の技術は、主に撮影時刻（日時情報）に従って、分類元データを分類・整理するものであり、例えば分類元データが撮影した写真であって、ある日時に膨大な量の写真を撮影していたような場合には、日時のみでの分類では分類・整理が煩雑となり、ユーザが求めている高精度の分類・整理を行うことはできなかった。

本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、ユーザが有する分類元データを高精度に分類・整理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を目的とする。

上記の課題を解決するために、本発明の情報処理装置は、少なくとも日時情報が含まれたユーザデータを記憶するデータ記憶手段と、データ記憶手段に記憶されたユーザデータから、場所を示す場所情報、人を示す人情報、行動内容を示す行動内容情報、の各情報のうち少なくとも１つの情報を抽出し、抽出した各情報を前記日時情報に対応付けてユーザ行動履歴を生成する行動履歴生成手段と、を備えている。

また、本発明の情報処理方法は、少なくとも日時情報が含まれたユーザデータを記憶するデータ記憶ステップと、データ記憶ステップにおいて記憶されたユーザデータから、場所を示す場所情報、人を示す人情報、行動内容を示す行動内容情報、の各情報のうち少なくとも１つの情報を抽出し、抽出した各情報を日時情報に対応付けてユーザ行動履歴を生成する行動履歴生成ステップと、を備えている。

この発明によれば、ユーザが各アプリケーションを利用することにより記憶されているユーザデータから、ユーザがいつ（日時情報）、どこで（場所情報）、誰と（人情報）、何をしたか（行動内容情報）についての少なくとも１つの情報を整理したユーザ行動履歴を生成することができる。そして該ユーザ行動履歴に基づいて、分類元データを分類することで、日時情報だけでなく、各種情報に基づいた、分類元データの分類が可能となる。すなわち、ユーザが有する分類元データを高精度に分類・整理することが可能となる。

また、本発明の情報処理装置において、行動履歴生成手段は、データ記憶手段に記憶されたユーザデータから、予め登録されている行動内容を示す単語に基づいて、行動内容情報を抽出する。この発明によれば、予め登録された行動内容を示す単語とのテキストマッチングを行うことにより、ユーザデータのうち行動内容情報として適切なデータを、簡易に抽出することができる。

また、本発明の情報処理装置において、行動履歴生成手段は、データ記憶手段に記憶されたユーザデータから、予め登録されている敬称を示す単語に基づいて、人情報を抽出する。例えば、スケジューラ等に登録される人の名前には敬称（様、さん、など）が付されることが多いところ、この発明によれば、そのような敬称が付された単語を含むユーザデータを、人情報として簡易に抽出することができる。

また、本発明の情報処理装置において、行動履歴生成手段は、データ記憶手段に記憶されたユーザデータから、予め登録されている場所を示す単語に基づいて、場所情報を抽出する。場所に関する単語はある程度特定が可能であるところ、この発明によれば、予め登録されている場所を示す単語を含むユーザデータを、場所情報として簡易に抽出することができる。

また、本発明の情報処理装置において、ユーザの電話帳を記憶する電話帳記憶手段をさらに備え、行動履歴生成手段は、データ記憶手段に記憶されたユーザデータに含まれる単語と、電話帳記憶手段に記憶された固有名詞とを突き合わせることで、該ユーザデータから人情報を抽出する。人名はパターンが多く、ある単語が人に関する情報であるか否かの判断は容易でないところ、この発明によれば、ユーザの知り合いの名前が登録されている電話帳とユーザデータを突合することで、高確率で人名であるユーザデータを人情報として抽出することができる。

また、本発明の情報処理装置において、行動履歴生成手段は、データ記憶手段に記憶されたユーザデータであって項目ごとに区別されたデータから、該項目とユーザ行動履歴の各情報との対応付けを定義した所定の規則に従って該各情報を抽出する。この発明によれば、例えばスケジューラやＳＮＳ等の特定の項目と、人情報等の各情報を事前に紐づけておくことで、簡易に、特定の項目のユーザデータを人情報等の各情報として抽出することができる。

また、本発明の情報処理装置において、行動履歴生成手段は、データ記憶手段に記憶されたユーザデータであって座標位置に関する情報を有しているデータを、場所情報として抽出する。この発明によれば、例えば位置測位を利用して取得したユーザデータを、場所情報として簡易に抽出することができる。

また、本発明の情報処理装置において、他者のユーザ行動履歴に関する情報を取得する行動履歴取得手段をさらに備え、行動履歴生成手段は、行動履歴取得手段が取得した他者のユーザ行動履歴の人情報を検索し、自身を特定する情報が記憶されていた場合に、該自身を特定する情報が含まれているレコードの人情報を自身の名前から他者の名前に変更したレコードを、自身の新たなユーザ行動履歴として生成する。この発明によれば、自身のユーザデータからのみではなく、他者のユーザデータを利用することができ、分類元データを、より精度よく分類・整理することが可能なユーザ行動履歴を生成することができる。

本発明によれば、ユーザが有する分類元データを高精度に分類・整理するユーザ行動履歴を生成することができる。

本実施形態に係る情報処理装置１の機能を示すブロック図である。 情報処理装置１のハードウェア構成図である。 本実施形態に係る行動履歴の生成方法を示した模式図である。 本実施形態に係る、予め登録されている行動内容に基づいた行動内容情報の抽出方法を示した模式図である。 本実施形態に係る、予め登録されている敬称に基づいた人情報の抽出方法を示した模式図である。 本実施形態に係る、予め登録されている場所を示す単語に基づいた場所情報の抽出方法を示した模式図である。 本実施形態に係る、ユーザデータと電話帳データとの突合による人情報の抽出方法を示した模式図である。 本実施形態に係る、ＳＮＳのイベントを利用した日時情報、場所情報、人情報、行動内容情報の抽出方法を示した模式図である。 本実施形態に係る、メールを利用した日時情報、場所情報、人情報、行動内容情報の抽出方法を示した模式図である。 本実施形態に係る、イベント発生時刻のメールを利用した人情報の抽出方法を示した模式図である。 本実施形態に係る、位置測位を利用した場所情報の抽出方法を示した模式図である。 本実施形態に係る、位置測位と通信履歴を利用した場所情報、人情報の抽出方法を示した模式図である。 本実施形態に係る、他者の行動履歴を利用した、日時情報、場所情報、人情報、行動内容情報の抽出方法を示した模式図である。 本実施形態に係る情報処理装置１の処理を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。

図１は、本実施形態に係る情報処理装置１の構成を示すブロック図である。図１に示されるとおり、この情報処理装置１は、データ記憶部２と、行動履歴生成部３と、パターン記憶部４と、電話帳記憶部５と、行動履歴取得部６と、行動履歴保存部７と、分類元情報保存部８と、データ分類部９と、分類結果保存部１０と、を備えている。情報処理装置１は、例えば、スマートフォン等の携帯機器やＰＣ端末などの通信端末に実装される。

図２は、情報処理装置１のハードウェア構成図である。図１に示される情報処理装置１は、物理的には、図２に示すように、ＣＰＵ１１、主記憶装置であるＲＡＭ１２及びＲＯＭ１３、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置１４、ディスプレイ等の出力装置１５、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール１６、ハードディスク又は半導体メモリ等の補助記憶装置１７などで構成されている。図１における各機能は、図２に示すＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２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、ＣＰＵ１１の制御のもとで入力装置１４、出力装置１５、通信モジュール１６と動作させるとともに、ＲＡＭ１２や補助記憶装置１７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に示す機能ブロックに基づいて、各機能ブロックを説明する。

データ記憶部２は、少なくとも日時情報が含まれたユーザデータを記憶するデータ記憶手段としての機能を有するものである。ここで、ユーザデータとは、情報処理装置１が実装されている通信端末にインストールされたソフトウェアを実行することにより取得されるデータや、該通信端末を用いてインターネット上に構築されたサービスを利用することにより取得されるデータ等であって、情報処理装置１を利用するユーザに関するデータをいう。具体的には、ユーザデータとは、通信端末にインストールされたソフトウェアであるスケジューラ２１やメール２２、インターネット上に構築されたサービスであるＳＮＳ２３、短文投稿サイト２５等から得られるデータであって、時間、宛先等の一項目を構成するデータをいう。また、通信端末を用いて通話を行うことにより取得されるデータ（通話履歴等）もユーザデータである。さらに、位置測位（ＧＰＳ、基地局、Ｗｉ−Ｆｉ等）を利用して取得される位置情報２４そのものもユーザデータである。

行動履歴生成部３は、データ記憶部２に記憶されたユーザデータから、場所を示す場所情報、人を示す人情報、行動内容を示す行動内容情報、の各情報のうち少なくとも１つの情報を抽出し、抽出した各情報を日時情報に対応付けてユーザ行動履歴を生成する行動履歴生成手段としての機能を有するものである。行動履歴生成部３が生成するユーザ行動履歴は、後述するデータ分類部９による分類元情報の分類に利用されるものである。

パターン記憶部４は、予め登録されている単語等を記憶する機能を有するものである。パターン記憶部４に記憶された単語等に基づいて、行動履歴生成部３が、ユーザデータから日時情報、場所情報、人情報、行動内容情報を抽出する。パターン記憶部４には、ユーザデータから行動内容情報を抽出する際に用いる行動内容データ４１、人情報を抽出する際に用いる敬称データ４２、場所情報を抽出する際に用いる場所データ４３、場所情報を抽出する際に用いる地図データ４４等が記憶されている。

電話帳記憶部５は、ユーザの電話帳を記憶する電話帳記憶手段としての機能を有するものである。電話帳記憶部５に記憶された固有名詞は、行動履歴生成部３によってデータ記憶部２に記憶されたユーザデータと突き合わされ、一致した場合に、該ユーザデータが人情報として抽出される。

行動履歴取得部６は、他者のユーザ行動履歴に関する情報を取得する行動履歴取得手段としての機能を有するものである。行動履歴取得部６は、他者の情報処理装置（が実装された通信端末）と通信を行うことで、他者のユーザ行動履歴に関する情報を取得することができる。ここで、通信とは、例えば赤外線を利用したものやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）により情報を送受信するもの等である。なお、自身と他者を含めた複数ユーザの行動履歴が同一のサーバ装置内に記憶されているような場合には、各ユーザ間で通信を行う必要はなく、各ユーザがサーバと通信を行うことで、他者のユーザ行動履歴に関する情報を取得することができる。

行動履歴保存部７は、行動履歴生成部３により生成されたユーザ行動履歴を保存する機能を有するものである。また、分類元情報保存部８は、ユーザが高精度に分類・整理を行いたい分類元情報（分類対象のデータ）を保存する部分である。ここで、分類対象のデータとは、例えば、デジタルカメラや携帯電話に付属されたカメラで撮影した写真や動画などである。分類対象のデータには、日時に関する情報が設定されている。また、その他に、ユーザの設定により、場所に関する情報、人に関する情報、行動内容に関する情報がタグとして付与されていてもよい。

データ分類部９は、行動履歴保存部７に保存されたユーザ行動履歴を用いて、分類元情報保存部８に保存された分類対象のデータを分類する機能を有するものである。データ分類部９は、具体的には、ユーザ行動履歴の日時情報と、分類対象のデータに付与されている日時情報を突合し、当該分類対象のデータに対応づけられたユーザ行動履歴の日時情報、場所情報、人情報、行動内容情報を基に分類される。また、分類対象のデータは日時情報以外のタグとして付与した情報（場所情報、人情報、行動内容情報）によって分類されてもよい。例えば、図３（ｄ）に示すユーザ行動履歴からは、行動内容情報に格納された「飲み会」で分類され、日時情報である「５／３０」「６／９」でさらに分類されている（図３（ｆ））。分類結果保存部１０は、データ分類部９により分類されたデータを保存する機能を有する。

つぎに、行動履歴生成部３による行動履歴の生成方法を図３を用いて説明する。図３は、本実施形態に係る行動履歴の生成方法を示した模式図である。図３（ａ）は、スケジューラを、図３（ｂ）は短文投稿サイトを、図３（ｃ）はメールを示している。なお、短文投稿サイトとは、所謂マイクロブログと呼ばれるものであり、字数の制限されたエントリーを気軽に投稿してリアルタイムにコミュニケーションを図るものである。図３（ｄ）は、ユーザ行動履歴を示している。当該ユーザ行動履歴は、上述したスケジューラ、短文投稿サイト、メールから取得されるユーザデータに基づいて、日時情報（いつ）、場所情報（どこで）、人情報（誰と）、行動内容情報（何をした／する）を抽出して、行動履歴生成部３により生成される。

図３（ｄ）のユーザ行動履歴を生成するに際し、行動履歴生成部３は、図３（ａ）のスケジューラから日時情報（１９：００〜２０：００）とともに行動内容情報（飲み会）を抽出している。また、図３（ｂ）の短文投稿サイトから日時情報（１９：０５）とともに場所情報（○○居酒屋）を抽出している。また、図３（ｃ）のメールから日時情報（１９：１０）とともに人情報（田中さん）を抽出している。なお、各情報を具体的に抽出する方法については後述する。

図３（ｅ）は、分類元情報である複数の写真を示している。分類元情報（複数の写真）には、撮影時刻に従って日時に関する情報が設定されている。また、その他に、ユーザの設定により、場所に関する情報、人に関する情報、行動内容に関する情報がタグとして付与されていてもよい。図３（ｆ）は分類元情報である複数の写真の分類後の状態を示している。分類元情報は、図３（ｄ）に示したユーザ行動履歴と分類元情報の日時に関する情報とが突合された結果、当該分類元情報に対応付けられたユーザ行動履歴の日時情報（いつ）、場所情報（どこで）、人情報（だれと）、行動内容情報（何をした／する）を基に分類される。また、分類元情報は日時情報以外のタグとして付与した情報（場所情報、人情報、行動内容情報）によって分類されてもよい。

行動履歴生成部３は、データ記憶部２に記憶されたユーザデータから、予め登録されている行動内容を示す単語に基づいて、行動内容情報を抽出する。行動内容を示す単語とは、例えば「飲み会」、「旅行」などである。行動内容を示す単語は、パターン記憶部４に行動内容データ４１として記憶されている。

ここで、予め登録されている行動内容に基づいた行動内容情報の抽出方法について、図４を用いて説明する。図４は、本実施形態に係る、予め登録されている行動内容に基づいた行動内容情報の抽出方法を示した模式図である。図４（ａ）はスケジューラを、図４（ｂ）は短文投稿サイトを、図４（ｃ）はＳＮＳを、示している。また、図４（ｄ）は、パターン記憶部４に行動内容データ４１として記憶されているワードフィルタを示している。また、図４（ｅ）、図４（ｆ）及び図４（ｇ）はユーザ行動履歴を示している。行動履歴生成部３は、スケジューラ、短文投稿サイト、ＳＮＳから取得されるユーザデータのうち、パターン記憶部４に行動内容データ４１として記憶されているワードフィルタ（図４（ｄ））の単語と一致したユーザデータについて、行動内容情報として抽出する。なお、一致とは必ずしも完全一致でなくてもよく、部分一致等であってもよいこととし、以下において一致と記載する場合において同様である。

そして、図４（ａ）に示したスケジューラから取得されるユーザデータである「飲み会」が、ワードフィルタ（図４（ｄ））の単語であるため、図４（ａ）のスケジューラから、日時情報（５／３０ １９：００〜２１：００）と行動内容情報（飲み会）が抽出され、図４（ｅ）に示すユーザ行動履歴が生成される。同様に、図４（ｂ）に示した短文投稿サイトから取得されるユーザデータである「ＢＢＱなう」のうち「ＢＢＱ」が、ワードフィルタ（図４（ｄ））の単語であるため、図４（ｂ）のスケジューラから、日時情報（６／１ １１：００）と行動内容情報（ＢＢＱ）が抽出され、図４（ｆ）に示すユーザ行動履歴が生成される。同様に、図４（ｃ）に示したＳＮＳから取得されるユーザデータである「仙台旅行中です」のうち「旅行」が、ワードフィルタ（図４（ｄ））の単語であるため、図４（ｃ）のスケジューラから、日時情報（６／１１ １１：００）と行動内容情報（旅行）が抽出され、図４（ｇ）に示すユーザ行動履歴が生成される。

また、行動履歴生成部３は、データ記憶部２に記憶されたユーザデータから、予め登録されている敬称を示す単語に基づいて、人情報を抽出する。敬称を示す単語とは、例えば「様（さま）」などである。敬称を示す単語は、パターン記憶部４に敬称データ４２として記憶されている。

ここで、予め登録されている敬称を示す単語に基づいた人情報の抽出方法について、図５を用いて説明する。図５は、本実施形態に係る、予め登録されている敬称に基づいた人情報の抽出方法を示した模式図である。図５（ａ）はスケジューラを示している。図５（ｂ）は、パターン記憶部４に敬称データ４２として記憶されているワードフィルタを示している。また、図５（ｃ）はユーザ行動履歴を示している。行動履歴生成部３は、ユーザデータのうち、パターン記憶部４に敬称データ４２として記憶されている敬称を示す単語を含んでいるユーザデータについて、人情報として抽出する。

そして、図５（ａ）に示したスケジューラから取得されるユーザデータである「田中様」が、図５（ｂ）に示したワードフィルタの敬称を示す単語である「様」を含んでいるユーザデータであるため、図５（ａ）のスケジューラから、日時情報（５／３０ １９：００〜２１：００）と人情報（田中様）が抽出され、図５（ｃ）に示すユーザ行動履歴が生成される。

また、行動履歴生成部３は、データ記憶部２に記憶されたユーザデータから、予め登録されている場所を示す単語に基づいて、場所情報を抽出する。場所を示す単語とは、例えば「東京」などの地名を示す単語であってもよいし、「学校」などの施設を示す単語であってもよい。場所を示す単語は、パターン記憶部４に場所データ４３として記憶されている。

ここで、予め登録されている場所を示す単語に基づいた場所情報の抽出方法について、図６を用いて説明する。図６は、本実施形態に係る、予め登録されている場所を示す単語に基づいた場所情報の抽出方法を示した模式図である。図６（ａ）はスケジューラを示している。図６（ｂ）は短文投稿サイト（又はその他のＳＮＳ）を示している。図６（ｃ）は、パターン記憶部４に場所データ４３として記憶されているワードフィルタを示している。また、図６（ｄ）はユーザ行動履歴を示している。行動履歴生成部３は、ユーザデータのうち、パターン記憶部４に場所データ４３として記憶されている場所を示す単語を含んでいるユーザデータについて、場所情報として抽出する。

そして、図６（ａ）に示したスケジューラから取得されるユーザデータである「○○居酒屋」又は図６（ｂ）に示した短文投稿サイト（又はその他のＳＮＳ）から取得されるユーザデータである「○○居酒屋なう」が、図６（ｃ）に示したワードフィルタの場所を示す単語である「居酒屋」を含んでいるユーザデータであるため、図６（ａ）のスケジューラ又は図６（ｂ）の短文投稿サイト（又はその他のＳＮＳ）から、日時情報（５／３０ １９：００〜２１：００）と場所情報（○○居酒屋）が抽出され、図６（ｄ）に示すユーザ行動履歴が生成される。

また、行動履歴生成部３は、データ記憶部２に記憶されたユーザデータに含まれる単語と、ユーザの電話帳を記憶する電話帳記憶部５に記憶された固有名詞とを突き合わせることで、該ユーザデータから人情報を抽出する。電話帳記憶部５に記憶された固有名詞とは、例えば通信端末の電話帳データに記憶された各連絡先の名称である。

ここで、ユーザデータと電話帳データとの突合による人情報の抽出方法について図７を用いて説明する。図７は、本実施形態に係る、ユーザデータと電話帳データとの突合による人情報の抽出方法を示した模式図である。図７（ａ）はスケジューラを示している。図７（ｂ）は電話帳記憶部５に記憶された電話帳を示している。また、図７（ｃ）はユーザ行動履歴を示している。

そして、図７（ａ）に示したスケジューラから取得されるユーザデータである「ちさ」が、図７（ｂ）に示した電話帳記憶部５に記憶された連絡先である「ちさちゃん」と「ちさ」が一致するため、図７（ａ）のスケジューラから、日時情報（５／３０ １９：００〜２１：００）と人情報（ちさ）が抽出され、図７（ｃ）に示すユーザ行動履歴が生成される。

また、行動履歴生成部３は、データ記憶部２に記憶されたユーザデータであって項目ごとに区別されたデータから、該項目とユーザ行動履歴の各情報との対応付けを定義した所定の規則に従って該各情報を抽出する。なお、ユーザ行動履歴の各情報とは、日時情報、場所情報、人情報、行動内容情報である。

ここで、データ記憶部２に記憶されたユーザデータであって項目ごとに区別されたデータからの、ユーザ行動履歴の各情報の抽出の一例として、ＳＮＳのイベントを利用した日時情報、場所情報、人情報、行動内容情報の抽出方法について、図８を用いて説明する。図８は、本実施形態に係る、ＳＮＳのイベントを利用した日時情報、場所情報、人情報、行動内容情報の抽出方法を示した模式図である。ＳＮＳによっては、各ユーザがイベントを企画し、該イベントのイベント名、日時、参加予定者、場所等の情報を掲載し、他のユーザの参加を募る機能がある。図８（ａ）は、ＳＮＳのイベントの区別された項目として、イベント名、日時、参加予定、場所、を示している。図８（ｂ）は、ユーザ行動履歴を示している。

図８（ａ）に示される各区別された項目に、それぞれ、ＢＢＱ（イベント名）、６／１１（日時情報）、田中・佐藤・鈴木（参加予定）、鴨川（場所）の各ユーザデータが記憶されている。このようなＳＮＳのイベント等における各項目ごとに区別されたユーザデータは、ユーザ行動履歴の各情報のいずれかと対応付けることにより、ユーザ行動履歴の各情報として適切な情報を抽出することが可能である。

図８（ａ）の例では、予め、項目：イベント名をユーザ行動履歴の行動内容情報、項目：日時をユーザ行動履歴の日時情報、項目：参加予定をユーザ行動履歴の人情報、項目：場所をユーザ行動履歴の場所情報として対応付けている。このことにより、当該対応づけに従って、図８（ａ）のＳＮＳのイベントから、日時情報（６月１１日）、場所情報（鴨川）、人情報（田中・佐藤・鈴木）、行動内容情報（ＢＢＱ）が抽出され、図８（ｂ）に示すユーザ行動履歴が生成される。

つぎに、データ記憶部２に記憶されたユーザデータであって項目ごとに区別されたデータと、予めパターン記憶部４に記憶されているデータとから、ユーザ行動履歴の各情報を抽出する例として、メールを利用した日時情報、場所情報、人情報、行動内容情報の抽出方法について、図９を用いて説明する。図９は、本実施形態に係る、メールを利用した日時情報、場所情報、人情報、行動内容情報の抽出方法を示した模式図である。図９（ａ）はメールを示している。図９（ｂ）はユーザ行動履歴を示している。

図９（ａ）に示したメールにおいては、区別された項目として、宛先情報（Ｔｏ・Ｃｃ・Ｂｃｃ）、件名を有している。Ｔｏ・Ｃｃ・Ｂｃｃのデータである田中さん・佐藤さん・鈴木さんはユーザ行動履歴の人情報と、件名のデータである飲み会はユーザ行動履歴の行動内容情報と、それぞれ対応付けられている。

さらに、図９（ａ）に示したメールにおいては、メール本文中のユーザデータと、パターン記憶部４に記憶されているデータとの一致が判断される。具体的には、パターン記憶部４に記憶されている日時を示すデータ「年、月、日」を含んでいるユーザデータを日時情報として抽出し、また、パターン記憶部４に場所データ４３として記憶されている場所を示す単語を含んでいるユーザデータを場所情報として抽出する。すなわち、図９（ａ）の例では、メール本文中の、「２０１２年６月１１日」はユーザ行動履歴の日時情報と、「六本木」はユーザ行動履歴の場所情報として、それぞれ抽出される。

以上より、図９（ａ）に示したメールから、日時情報（２０１２年６月１１日）、場所情報（六本木）、人情報（田中さん、佐藤さん、鈴木さん）、行動内容情報（飲み会）が抽出され、図９（ｂ）に示すユーザ行動履歴が生成される。

データ記憶部２に記憶されたユーザデータであって項目ごとに区別されたデータからの、ユーザ行動履歴の各情報の抽出の異なる例として、イベント発生時刻のメールを利用した人情報の抽出方法について、図１０を用いて説明する。図１０は、本実施形態に係る、イベント発生時刻のメールを利用した人情報の抽出方法を示した模式図である。図１０（ａ）は、すでに生成されているユーザ行動履歴を示している。図１０（ｂ）はメールを示している。図１０（ｃ）は新たに生成されるユーザ行動履歴を示している。図１０（ａ）のすでに生成されているユーザ行動履歴は、日時情報（６月１１日 １９：００〜２１：００）、場所情報（六本木）、行動内容情報（飲み会）がそれぞれ抽出されて生成されたものである。

このような場合に、図１０（ａ）のユーザ行動履歴の日時情報（６月１１日 １９：００〜２１：００）で定められた時間内のメールを検索し、図１０（ｂ）のメールがヒットしたとする。図１０（ｂ）のメール本文中には、「六本木着きました」というユーザデータがあるところ、該ユーザデータは、図１０（ａ）のユーザ行動履歴の場所情報（六本木）を含んだデータであることがわかる。このことから、日時情報及び場所情報が共通する該メールの送信元である「田中さん」は、当該ユーザ行動履歴に関する人情報として適切（当該ユーザ行動履歴に関して、関連のある人である）と判断できる。以上より、人情報として「田中さん」を追加した、図１０（ｃ）に示すユーザ行動履歴が生成される。

また、行動履歴生成部３は、データ記憶部２に記憶されたユーザデータであって座標位置に関する情報を有しているデータを、場所情報として抽出する。座標位置に関する情報とは、例えば、ＧＰＳや、基地局、ＷｉＦｉなどの位置測位を利用して得られる。また、これらの座標位置に関する情報は、パターン記憶部４に記憶されている地図データ４４により、適切な地名（例えば六本木など）に変換される。なお、地図データ４４により座標位置を地名に変換する際は、位置測位の精度を考慮して、ある程度広い範囲（例えば六本木付近）としても良い。

ここで、位置測位を利用した場所情報の抽出方法について、図１１を用いて説明する。図１１は、本実施形態に係る、位置測位を利用した場所情報の抽出方法を示した模式図である。図１１（ａ）は、ＧＰＳや、基地局、ＷｉＦｉの位置測位を利用した座標位置の取得イメージを示している。図１１（ｂ）は、パターン記憶部４に記憶されている地図データ４４を示している。また、図１１（ｃ）は、ユーザ行動履歴を示している。図１１（ａ）に示すように、位置測位を利用して座標位置が取得される。この際、座標位置を取得した日時も同時に取得される。そして、図１１（ｂ）に示すパターン記憶部４に記憶されている地図データ４４により、座標位置が、適切な地名（六本木付近）に変換される。このようにして、日時情報に座標位置を取得した日時、場所情報に「六本木付近」が追加された、図１１（ｃ）に示すユーザ行動履歴が生成される。

また、位置測位と通信履歴を利用した場所情報、人情報の抽出方法について、図１２を用いて説明する。図１２は、本実施形態に係る、位置測位と通信履歴を利用した場所情報、人情報の抽出方法を示した模式図である。図１２（ａ）は、ＧＰＳや、基地局、ＷｉＦｉの位置測位を利用した座標位置の取得イメージ及び、通信履歴を利用した同じ場所にいるユーザの特定イメージを示している。図１２（ｂ）は、パターン記憶部４に記憶されている地図データ４４を示している。また、図１２（ｃ）は、ユーザ行動履歴を示している。

図１１において説明したように、ユーザ行動履歴の日時情報（６月１１日１９：００）、場所情報（六本木付近）が登録されている場合に、ＧＰＳ等による測位の結果、同じ場所にいるユーザ（田中さん）が特定でき、該ユーザ（田中さん）との通信（電話、メール、ＳＮＳのダイレクトメール）履歴が、データ記憶部２に記憶されている場合（図１２（ａ））には、人情報として「田中さん」を追加した、図１２（ｃ）に示すユーザ行動履歴が生成される。なお、同じ場所いるユーザの特定は、例えば、各ユーザが位置測位の結果を定期的にサーバに送信することとし、該サーバが一元的に管理する各ユーザの位置情報を各ユーザ間で共有することにより実現する。

また、行動履歴生成部３は、他者のユーザ行動履歴に関する情報を取得する行動履歴取得部６が取得した他者のユーザ行動履歴の人情報を検索し、自身を特定する情報が記憶されていた場合に、該自身を特定する情報が含まれているレコードの人情報を自身の名前から他者の名前に変更したレコードを、自身の新たなユーザ行動履歴として生成する。ここで、行動履歴取得部６は、他者の情報処理装置１ａ（が実装された通信端末）と通信を行うことで、他者のユーザ行動履歴に関する情報を取得することができる。

ここで、他者の行動履歴を利用した、日時情報、場所情報、人情報、行動内容情報の抽出方法について、図１３を用いて説明する。図１３は、本実施形態に係る、他者の行動履歴を利用した、日時情報、場所情報、人情報、行動内容情報の抽出方法を示した模式図である。図１３（ａ）は、ユーザＡとユーザＡからみた他者ユーザである田中さんを示している。図１３（ｂ）は、田中さんのユーザ行動履歴を示している。図１３（ｃ）は、ユーザＡのユーザ行動履歴を示している。ユーザＡの行動履歴取得部６は、田中さんの情報処理装置１ａが実装された通信端末と通信を行うことで、田中さんのユーザ行動履歴に関する情報を取得する。

そして、行動履歴生成部３は、図１３（ｂ）に示す、行動履歴取得部６が取得した田中さんのユーザ行動履歴の人情報を検索したところ、自身（ユーザＡ）を特定する情報が記憶されていたとする。この場合、行動履歴生成部３は、行動履歴取得部６が取得した田中さんのユーザ行動履歴の人情報がユーザＡと記憶されているレコードについて、人情報を、ユーザＡから田中さんの名前に変更し、図１３（ｃ）に示すユーザＡの新たなユーザ行動履歴を生成する。

つぎに、上述したように構成された本実施形態の情報処理装置１の処理について説明する。図１４は、本実施形態に係る情報処理装置１の処理を示すフローチャートである。

まず、行動履歴生成部３により、データ記憶部２に記憶されたユーザデータから、日時情報、場所情報、人情報、行動内容情報が抽出される（Ｓ１０１）。なお、日時情報、場所情報、人情報、行動内容情報の抽出においては、パターン記憶部４に予め登録されたデータや、電話帳記憶部５に記憶されたデータ、行動履歴取得部６により取得された他者のユーザ行動履歴を用いてもよい。

そして、Ｓ１０１において取得された、日時情報、場所情報、人情報、行動内容情報から、行動履歴生成部３により、行動履歴が生成される（Ｓ１０２）。行動履歴生成部３により生成されたユーザ行動履歴は、行動履歴保存部７保存される（Ｓ１０３）。

そして、データ分類部９により、Ｓ１０３において行動履歴保存部７に保存されたユーザ行動履歴と、分類元情報保存部８に保存された分類元情報とがデータ突合されることにより、分類元情報が自動分類される（Ｓ１０４）。

最後に、データ分類部９により自動分類された分類結果が分類結果保存部１０に保存されて（Ｓ１０５）、一連の情報処理装置１の処理は終了となる。

つぎに、本実施形態の情報処理装置１の作用効果について説明する。本実施形態の情報処理装置１によれば、ユーザが各アプリケーションを利用することにより記憶されているユーザデータから、ユーザがいつ（日時情報）、どこで（場所情報）、誰と（人情報）、何をしたか（行動内容情報）についての少なくとも１つの情報を整理したユーザ行動履歴を生成することができる。そして該ユーザ行動履歴に基づいて、分類元データを分類することで、日時情報だけでなく、各種情報に基づいた、分類元データの分類が可能となる。すなわち、ユーザが有する分類元データを高精度に分類・整理することが可能となる。

また、本実施形態の情報処理装置１において、行動履歴生成部３は、データ記憶部２に記憶されたユーザデータから、予め登録されている行動内容を示す単語に基づいて、行動内容情報を抽出することで、ユーザデータのうち行動内容情報として適切なデータを、簡易に抽出することができる。

また、本実施形態の情報処理装置１において、行動履歴生成部３は、データ記憶部２に記憶されたユーザデータから、予め登録されている敬称を示す単語に基づいて、人情報を抽出することで、例えば、スケジューラ等に登録される人の名前には敬称（様、さん、など）が付されることが多いところ、そのような敬称が付された単語を含むユーザデータを、人情報として簡易に抽出することができる。

また、本実施形態の情報処理装置１において、行動履歴生成部３は、データ記憶部２に記憶されたユーザデータから、予め登録されている場所を示す単語に基づいて、場所情報を抽出することで、場所に関する単語はある程度特定が可能であるところ、予め登録されている場所を示す単語を含むユーザデータを、場所情報として簡易に抽出することができる。

また、本実施形態の情報処理装置１において、ユーザの電話帳を記憶する電話帳記憶部５をさらに備え、行動履歴生成部３は、データ記憶部２に記憶されたユーザデータに含まれる単語と、電話帳記憶部５に記憶された固有名詞とを突き合わせて、該ユーザデータから人情報を抽出することで、人名はパターンが多く、ある単語が人に関する情報であるか否かの判断は容易でないところ、ユーザの知り合いの名前が登録されている電話帳とユーザデータを突合し、高確率で人名であるユーザデータを人情報として抽出することができる。

また、本実施形態の情報処理装置１において、行動履歴生成部３は、データ記憶部２に記憶されたユーザデータであって項目ごとに区別されたデータから、該項目とユーザ行動履歴の各情報との対応付けを定義した所定の規則に従って該各情報を抽出することで、例えばスケジューラやＳＮＳ等の特定の項目と、人情報等の各情報を事前に紐づけておき、簡易に、特定の項目のユーザデータを人情報等の各情報として抽出することができる。

また、本実施形態の情報処理装置１において、行動履歴生成部３は、データ記憶部２に記憶されたユーザデータであって座標位置に関する情報を有しているデータを、場所情報として抽出することで、例えば位置測位を利用して取得したユーザデータを、場所情報として簡易に抽出することができる。

また、本実施形態の情報処理装置１において、他者のユーザ行動履歴に関する情報を取得する行動履歴取得部６をさらに備え、行動履歴生成部３は、行動履歴取得部６が取得した他者のユーザ行動履歴の人情報を検索し、自身を特定する情報が記憶されていた場合に、該自身を特定する情報が含まれているレコードの人情報を自身の名前から他者の名前に変更したレコードを、自身の新たなユーザ行動履歴として生成することで、自身のユーザデータからのみではなく、他社のユーザデータを利用することができ、分類元データを、より精度よく分類・整理することが可能なユーザ行動履歴を生成することができる。

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。

例えば、行動履歴取得部６は、他者のユーザ行動履歴を、他者の情報処理装置１ａ（が実装された通信端末）と通信を行うことで取得すると記載したがこれに限定されるものではなく、各ユーザのユーザ行動履歴はサーバにおいて一元的に管理されることとし、行動履歴取得部６は、該サーバと通信を行うことで他者のユーザ行動履歴を取得することとしてもよい。

また、ユーザデータとは、通信端末にインストールされたソフトウェアであるスケジューラ２１やメール２２から得られるデータ等としたが、これに限定されるものではなく、例えば、スケジューラやメールから得られるデータはインターネット経由で得られるものであってもよい。

１、１ａ…情報処理装置、２…データ記憶部、３…行動履歴生成部、４…パターン記憶部、５…電話帳記憶部、６…行動履歴取得部、７…行動履歴保存部、８…分類元情報保存部、９…データ分類部、１０…分類結果保存部、１１…ＣＰＵ、１２…ＲＡＭ、１３…ＲＯＭ、１４…入力装置、１５…出力装置、１６…通信モジュール、１７…補助記憶装置、２１…スケジューラ、２２…メール、２３…ＳＮＳ、２４…位置情報、４１…行動内容データ、４２…敬称データ、４３…場所データ、４４…地図データ。

Claims (9)

1. 少なくとも日時情報が含まれたユーザデータを記憶するデータ記憶手段と、
   前記データ記憶手段に記憶されたユーザデータから、場所を示す場所情報、人を示す人情報、行動内容を示す行動内容情報、の各情報のうち少なくとも１つの情報を抽出し、抽出した各情報を前記日時情報に対応付けてユーザ行動履歴を生成する行動履歴生成手段と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記行動履歴生成手段は、
   前記データ記憶手段に記憶されたユーザデータから、予め登録されている行動内容を示す単語に基づいて、前記行動内容情報を抽出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記行動履歴生成手段は、
   前記データ記憶手段に記憶されたユーザデータから、予め登録されている敬称を示す単語に基づいて、前記人情報を抽出する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記行動履歴生成手段は、
   前記データ記憶手段に記憶されたユーザデータから、予め登録されている場所を示す単語に基づいて、前記場所情報を抽出する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. ユーザの電話帳を記憶する電話帳記憶手段をさらに備え、
   前記行動履歴生成手段は、
   前記データ記憶手段に記憶されたユーザデータに含まれる単語と、電話帳記憶手段に記憶された固有名詞とを突き合わせることで、該ユーザデータから前記人情報を抽出する
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記行動履歴生成手段は、
   前記データ記憶手段に記憶されたユーザデータであって項目ごとに区別されたデータから、該項目と前記ユーザ行動履歴の前記各情報との対応付けを定義した所定の規則に従って該各情報を抽出する
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 前記行動履歴生成手段は、
   前記データ記憶手段に記憶されたユーザデータであって座標位置に関する情報を有しているデータを、前記場所情報として抽出する
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 他者の前記ユーザ行動履歴に関する情報を取得する行動履歴取得手段をさらに備え、
   前記行動履歴生成手段は、
   前記行動履歴取得手段が取得した前記他者の前記ユーザ行動履歴の前記人情報を検索し、自身を特定する情報が記憶されていた場合に、該自身を特定する情報が含まれているレコードの前記人情報を自身の名前から前記他者の名前に変更したレコードを、自身の新たなユーザ行動履歴として生成する
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
9. 少なくとも日時情報が含まれたユーザデータを記憶するデータ記憶ステップと、
   前記データ記憶ステップにおいて記憶されたユーザデータから、場所を示す場所情報、人を示す人情報、行動内容を示す行動内容情報、の各情報のうち少なくとも１つの情報を抽出し、抽出した各情報を前記日時情報に対応付けてユーザ行動履歴を生成する行動履歴生成ステップと、
   を備える情報処理方法。
   
   

Images