JP2018082283A - 情報提供装置、情報提供プログラムおよび情報提供方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザを支援する適切なコンテンツを提供する。
【解決手段】実施形態の情報提供装置は、取得部と、対象特定部と、コンテンツ特定部と、出力部とを有する。取得部は、ユーザの嗜好に関する情報を取得する。対象特定部は、ユーザの発した音声に含まれるキーワードを抽出し、抽出したキーワードをもとにユーザを支援する対象を特定する。コンテンツ特定部は、取得されたユーザの嗜好に関する情報および特定されたユーザを支援する対象に基づき、記憶部に記憶された複数のコンテンツの中の、ユーザを支援する対象にかかるコンテンツの中からユーザの嗜好に合うコンテンツを特定する。出力部は、特定したコンテンツを出力する。
【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、情報提供装置、情報提供プログラムおよび情報提供方法に関する。

近年、家庭内におけるテレビジョン装置などのマルチメディア機器におけるコンテンツ提供（情報提供）においては、ユーザの嗜好に合うコンテンツを提供するものがある。このユーザの嗜好に合うコンテンツを提供する従来技術としては、感情状態および活動状態に基づいて嗜好を判定し、嗜好の判定に基づいて視聴を推奨する推奨コンテンツを決定するものがある。

特開２０１６−９２５１０号公報

しかしながら、上記の従来技術では、例えばユーザの学習などを支援するコンテンツを提供する場合、支援する対象もユーザの嗜好に合うものとなる。このような場合、ユーザの嗜好に合わない苦手な分野を支援するコンテンツよりも、ユーザの嗜好に合う得意な分野を支援するコンテンツが提供されることとなる。このため、ユーザを支援する適切なコンテンツの提供とはならない場合がある。

一例として、不得手とする「英語」が嫌いであり、得意とする「理科」が好きな場合は、「英語」に関するコンテンツよりも「理科」に関するコンテンツが提供される。このような場合、不得手な分野を克服しようとするユーザに対しては、適切なコンテンツの提供とはならないこととなる。

１つの側面では、ユーザを支援する適切なコンテンツを提供することができる情報提供装置、情報提供プログラムおよび情報提供方法を提供することを目的とする。

第１の案では、情報提供装置は、取得部と、対象特定部と、コンテンツ特定部と、出力部とを有する。取得部は、ユーザの嗜好に関する情報を取得する。対象特定部は、ユーザの発した音声に含まれるキーワードを抽出し、抽出したキーワードをもとにユーザを支援する対象を特定する。コンテンツ特定部は、取得されたユーザの嗜好に関する情報および特定されたユーザを支援する対象に基づき、記憶部に記憶された複数のコンテンツの中の、ユーザを支援する対象にかかるコンテンツの中からユーザの嗜好に合うコンテンツを特定する。出力部は、特定したコンテンツを出力する。

本発明の１実施態様によれば、ユーザを支援する適切なコンテンツを提供できる。

図１は、ホームシステムの一例を説明する説明図である。 図２は、実施形態にかかる情報提供装置の機能構成を例示するブロック図である。 図３は、入居者の行動および会話の記録を説明する説明図である。 図４は、ホームシステムの動作例を示すラダーチャートである。 図５は、対象特定処理の一例を示すフローチャートである。 図６は、コンテンツ特定処理の一例を示すフローチャートである。 図７は、入居者の会話の一例を示す図である。 図８は、コンテンツ表示の一例を示す図である。 図９は、プログラムを実行するコンピュータの一例を示すブロック図である。

以下、図面を参照して、実施形態にかかる情報提供装置、情報提供プログラムおよび情報提供方法を説明する。実施形態において同一の機能を有する構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。なお、以下の実施形態で説明する情報提供装置、情報提供プログラムおよび情報提供方法は、一例を示すに過ぎず、実施形態を限定するものではない。また、以下の各実施形態は、矛盾しない範囲内で適宜組みあわせてもよい。

図１は、ホームシステムの一例を説明する説明図である。図１に示すように、住宅１１０のホームシステムは、住宅１１０内に配置したカメラ４１、認証装置４２、センサ機器５０、家電機器５１、５２等の設備と、これら設備の制御を行うホームサーバ１とが宅内ネットワーク３を介して接続する構成である。

具体的には、ホームサーバ１には、データサーバ２と、玄関４におけるカメラ４１および認証装置４２と、各部屋５におけるセンサ機器５０および家電機器５１、５２とが宅内ネットワーク３を介して接続される。宅内ネットワーク３は、例えば、無線や有線等の所定の通信規格による通信網であり、例えばＬＡＮ（Local Area Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などを採用できる。また、住宅１１０内の各設備との通信には、ＥＣＨＯＮＥＴ（登録商標）などの通信規格を採用できる。

また、ホームサーバ１は、ゲートウェイ（図示略）を介して外部の広域ネットワーク１１１と接続する。これにより、ホームサーバ１は、広域ネットワーク１１１を介して外部サーバ１１２が提供する各種サービスを利用できる。

玄関４には、玄関扉４０より帰宅／外出する入居者（ユーザとも呼ぶ）等を認証するカメラ４１および認証装置４２が設けられている。カメラ４１は、帰宅／外出する入居者を撮像し、撮像した画像をホームサーバ１へ送信する。認証装置４２は、キー入力の受け付け、カードキーの読み取りまたは指紋等の生体情報の読み取りによって入居者の認証情報を受け付け、受け付けた認証情報をホームサーバ１へ送信する。

ホームサーバ１は、カメラ４１より送信された入居者の撮像画像または認証装置４２より送信された認証情報をもとに、入居者の認証を行い、玄関扉４０における電子錠の施錠（ロック）・解錠（アンロック）を行う。

各部屋５には、入居者の行動や音声会話を取得するためのセンサ機器５０と、冷蔵庫、調理機器、クーラー、テレビ等の家電機器５１、５２とが設置されている。

センサ機器５０は、宅内ネットワーク３を介してホームサーバ１と接続されており、例えばカメラ５０ａ、マイク５０ｂを有する。カメラ５０ａは、各部屋５にいる入居者を撮像し、撮像した画像をホームサーバ１へ送信する。ホームサーバ１は、カメラ５０ａより送信された撮像画像をもとに、入居者ごとの行動を検出し、データサーバ２に記録する（詳細は後述する）。

マイク５０ｂは、各部屋５にいる入居者の発した音声会話（以下、会話）を取得し、取得した会話をホームサーバ１へ送信する。ホームサーバ１は、カメラ５０ａより送信された会話をもとに、入居者ごとの会話を検出し、データサーバ２に記録する（詳細は後述する）。

各部屋５における家電機器５１、５２には、テレビ等の表示装置５１と、表示装置５１以外の家電機器５２とがある。表示装置５１および家電機器５２は、宅内ネットワーク３を介してホームサーバ１と接続されており、ホームサーバ１により動作を制御することができる。

具体的には、ホームサーバ１は、センサ機器５０より取得した入居者（ユーザ）の行動や会話をもとに、ユーザの嗜好に関する情報を取得する。また、ホームサーバ１は、センサ機器５０より取得した、入居者（ユーザ）の発した会話に含まれるキーワードを抽出し、抽出したキーワードをもとにユーザを支援する対象を特定する。

なお、本実施形態では、入居者（ユーザ）の学習を支援するため、支援する対象として所定の学習分野を特定する場合を例示する。しかしながら、支援する対象は、学習分野に限定せず、例えば家事を支援するための料理、洗濯などの家事分野などであってもよい。

次いで、ホームサーバ１は、取得したユーザの嗜好および特定した支援する対象に基づき、データサーバ２に格納された複数のコンテンツの中の、ユーザを支援する対象にかかるコンテンツの中からユーザの嗜好に合うコンテンツを特定する。次いで、ホームサーバ１は、特定したコンテンツをデータサーバ２より読み出して表示装置５１に出力し、表示装置５１で表示させる。

すなわち、ホームサーバ１は、入居者（ユーザ）にコンテンツを提供する情報提供装置の一例である。なお、コンテンツについては、動画像、文書などの種々の形態のものがある。本実施形態では、一例として、コンテンツは動画像による番組であるものとする。

広域ネットワーク１１１は、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネットなどを適用できる。外部サーバ１１２は、Ｗｅｂサービス、メール配信サービスなどの各種サービスを提供するサーバである。外部サーバ１１２は、広域ネットワーク１１１を介して要求のあったクライアント（例えばホームサーバ１）に対して各種サービスを提供する。

図２は、実施形態にかかる情報提供装置の機能構成を例示するブロック図である。図２に示すように、情報提供装置の一例であるホームサーバ１は、行動記録部１０１、会話記録部１０２、取得部１０３、対象特定部１０４、コンテンツ特定部１０５および出力部１０６を有する。また、データサーバ２は、入居者ＤＢ２０１、行動情報２０２、会話情報２０３、嗜好情報２０４およびコンテンツＤＢ２０５を有する。

行動記録部１０１は、センサ機器５０のカメラ５０ａによる撮像画像をもとに、入居者（ユーザ）ごとの行動を検出し、入居者ごとの行動情報２０２としてデータサーバ２に記録する。会話記録部１０２は、センサ機器５０のマイク５０ｂにより取得した音声データをもとに、入居者（ユーザ）ごとの会話を検出し、入居者ごとの会話情報２０３としてデータサーバ２に記録する。

図３は、入居者の行動および会話の記録を説明する説明図である。図３の例では、住宅１１０の部屋５（例えば居間）において、入居者Ｈ１〜Ｈ４が食事後の会話を食卓で行っているものとする。

図３に示すように、行動記録部１０１は、カメラ５０ａより入居者Ｈ１〜Ｈ４を撮像した撮像画像Ｄ１を得る。行動記録部１０１は、公知の画像認識技術を適用することで、撮像画像Ｄ１より入居者Ｈ１〜Ｈ４ごとの人物領域Ｒ１０、Ｒ２０、Ｒ３０、Ｒ４０を抽出する。次いで、行動記録部１０１は、公知の顔認識技術を適用することで、人物領域Ｒ１０、Ｒ２０、Ｒ３０、Ｒ４０内より入居者Ｈ１〜Ｈ４の顔に対応する顔領域Ｒ１１、Ｒ２１、Ｒ３１、Ｒ４１を抽出する。

次いで、行動記録部１０１は、抽出した顔領域Ｒ１１、Ｒ２１、Ｒ３１、Ｒ４１をもとに、入居者Ｈ１〜Ｈ４を特定する。具体的には、行動記録部１０１は、入居者Ｈ１〜Ｈ４ごとの情報を格納する入居者ＤＢ２０１を参照し、入居者ＤＢ２０１に予め登録されている入居者Ｈ１〜Ｈ４ごとの顔画像と照合することで、入居者Ｈ１〜Ｈ４を特定する。

次いで、行動記録部１０１は、特定した入居者Ｈ１〜Ｈ４の人物領域Ｒ１０、Ｒ２０、Ｒ３０、Ｒ４０ごとに、公知の画像解析技術を適用することで、特定した入居者Ｈ１〜Ｈ４における行動を検出する。図示例では、行動記録部１０１は、入居者Ｈ１〜Ｈ４の行動として、椅子に腰掛けて会話していることを検出する。

次いで、行動記録部１０１は、特定した入居者Ｈ１〜Ｈ４を示す識別情報（例えば入居者ＩＤ）および時刻情報とともに、検出した行動内容を示す行動情報２０２をデータサーバ２に記録する。一例として、行動記録部１０１は、入居者ＩＤ、行動の検出時刻、行動内容に対応するキーワードの「椅子」、「腰掛け」、「会話」、「相手名」などを行動情報２０２として記録する。

会話記録部１０２は、マイク５０ｂより入居者Ｈ１〜Ｈ４が発した音声データを得る。図示例では、会話記録部１０２は、入居者Ｈ１が発した会話にかかる音声データを得る。次いで、会話記録部１０２は、入居者ＤＢ２０１を参照し、得られた音声データと、入居者ＤＢ２０１に予め登録されている入居者Ｈ１〜Ｈ４ごとの音声データと照合することで、会話を発した入居者Ｈ１を特定する。なお、特定した入居者Ｈ１の音声データは、公知の音声認識技術を適用することで、テキストデータに変換される。

次いで、会話記録部１０２は、会話時における入居者Ｈ１の顔領域Ｒ１１に公知の表情認識技術を適用することで、入居者Ｈ１の喜怒哀楽を示す感情情報を取得する。

次いで、会話記録部１０２は、特定した入居者Ｈ１を示す識別情報（例えば入居者ＩＤ）および時刻情報とともに、会話のテキストデータと、感情情報とを含む会話情報２０３をデータサーバ２に記録する。

取得部１０３は、入居者（ユーザ）ごとに記録された行動情報２０２および会話情報２０３をもとに、ユーザの嗜好を分析する公知の分析技術を適用することでユーザごとの嗜好を示す嗜好情報２０４を取得し、データサーバ２に記録する。

一例として、取得部１０３は、ユーザごとの行動情報２０２をもとに、回数の多い行動については好きなものとしての評価点を付与した嗜好情報２０４をデータサーバ２に記録する。

また、取得部１０３は、ユーザごとの会話情報２０３をもとに、会話において好意のあることを示すキーワード（例えば、「好き」、「楽しみ」、「得意」など）と対となっているキーワード（例えば、「動物」、「理科」など）の出現回数を計数する。同様に、取得部１０３は、会話において嫌いなことを示すキーワード（例えば、「嫌い」、「苦手」、「怖い」など）と対となっているキーワード（例えば、「動物」、「理科」など）の出現回数を計数する。

次いで、取得部１０３は、好意のあることを示すキーワードと対となっている回数の多いキーワードについては、好きなものとしての評価点を付与した嗜好情報２０４をデータサーバ２に記録する。同様に、嫌いなことを示すキーワードと対となっている回数の多いキーワードについては、マイナスの評価点を付与した嗜好情報２０４をデータサーバ２に記録する。

また、取得部１０３は、ユーザごとの会話情報２０３をもとに、感情情報が喜びを示す会話に含まれるキーワードについては、好きなものとしての評価点を付与した嗜好情報２０４をデータサーバ２に記録する。

また、取得部１０３は、入居者（ユーザ）ごとに記録された行動情報２０２をもとに、公知の行動分析技術を適用することで、ユーザごとの行動パターンを取得する。具体的には、取得部１０３は、各ユーザの行動情報２０２を時系列順に並べ、共起確率の高い行動順序を解析することで、ユーザの行動パターンを取得する。

一例として、所定の時刻に食事を行い、食事後に学習する習慣の入居者については、「食事」→「学習」と連続する確率（共起確率）が高くなる。したがって、このような習慣の入居者については、取得部１０３は、食事後の所定時間において、学習時間とする行動パターンを得ることができる。

対象特定部１０４は、ユーザごとの会話情報２０３をもとに、ユーザの会話に含まれる所定のキーワードを抽出し、抽出したキーワードをもとにユーザを支援する対象（本実施形態では学習分野）を特定する。

具体的には、対象特定部１０４は、会話情報２０３をもとに、ユーザの会話に含まれる支援する対象を示すキーワード（例えば「理科」、「英語」など）と、対象を評価するためのキーワードとの出現確率（共起確率）を求める。一例として、対象を評価するためのキーワードとしては、「苦手」、「点数が悪い」、「期限が近い」などを示すキーワードがある。

次いで、対象特定部１０４は、対象を示すキーワードと、対象を評価するためのキーワードとの共起確率とをもとに、支援する対象を評価する評価点を求める。一例として、対象を評価するためのキーワードの共起確率に応じた評価点を付与する。ついで、対象特定部１０４は、付与した評価点の最も高い対象を支援する対象として特定する。

コンテンツ特定部１０５は、コンテンツＤＢ２０５に格納される複数のコンテンツの中から、入居者（ユーザ）ごとに、ユーザに提供するコンテンツを特定する。

具体的には、コンテンツＤＢ２０５に格納されるコンテンツには、コンテンツを識別するコンテンツＩＤおよびコンテンツデータとともに、コンテンツの内容を示す情報（例えば対象とする学習分野、コンテンツの内容を示すキーワードなど）がタグなどとして付与されている。

コンテンツ特定部１０５は、コンテンツＤＢ２０５に格納されている複数のコンテンツの中から、ユーザごとに対象特定部１０４により特定された支援の対象（学習分野）にかかるコンテンツを絞り込む。次いで、コンテンツ特定部１０５は、絞り込まれたコンテンツの中から、ユーザごとの嗜好情報２０４をもとに、ユーザの嗜好に合うコンテンツを特定する。

例えば、コンテンツ特定部１０５は、コンテンツに付与されているタグの内容と嗜好情報２０４に示された好きなものとマッチする度合いをもとに、嗜好に対応する評価点を加算する。また、コンテンツ特定部１０５は、コンテンツに付与されているタグの内容と嗜好情報２０４に示された嫌いなものとマッチする度合いをもとに、嗜好に対応する評価点を減算する。これにより、コンテンツ特定部１０５は、コンテンツごとにユーザの嗜好に対応する評価点を求め、評価点の最も高いコンテンツをユーザの嗜好に合うコンテンツとする。

出力部１０６は、コンテンツ特定部１０５により特定されたコンテンツをコンテンツＤＢ２０５より読み出し、表示装置５１に出力する。これにより、ホームサーバ１は、入居者（ユーザ）に対して、支援の対象として適切な学習分野から、ユーザの嗜好に合うコンテンツを提供することができる。

また、出力部１０６は、取得部１０３が取得したユーザの行動パターンをもとに、ユーザが所定の行動パターンとなる時間（例えば食事後の学習時間など）にコンテンツを出力する。これにより、ホームサーバ１は、ユーザの行動パターンに応じたコンテンツ提供を行うことができる。例えば、ユーザの学習時間に合わせたコンテンツ提供を行うことができ、コンテンツによる学習効率を高めることができる。

図４は、ホームシステムの動作例を示すラダーチャートである。図４に示すように、ホームサーバ１は、センサ機器５０からの検出情報の出力（Ｓ１）をもとに、撮像画像Ｄ１に含まれる顔領域を抽出して入居者ＤＢ２０１を参照することで、入居者を特定する（Ｓ２）。

次いで、行動記録部１０１は、特定した入居者の行動を撮像画像Ｄ１より解析し、行動情報２０２としてデータサーバ２に記録する。また、会話記録部１０２は、特定した入居者の会話を会話情報２０３としてデータサーバ２に記録する（Ｓ３）。次いで、取得部１０３は、記録した行動情報２０２および会話情報２０３をもとに、ユーザの嗜好を分析し（Ｓ４）、特定した入居者の嗜好情報２０４を更新する（Ｓ５）。

次いで、取得部１０３は、行動情報２０２をもとに、入居者の行動パターンを取得し（Ｓ６）、取得した行動パターンをもとに、現在時刻がユーザが学習を行う学習時間であるか否かを判定する（Ｓ７）。学習時間でない場合（Ｓ７：ＮＯ）、ホームサーバ１はＳ２へ処理を戻す。

学習時間である場合（Ｓ７：ＹＥＳ）、対象特定部１０４は、支援する対象を特定する対象特定処理を行う（Ｓ８）。

図５は、対象特定処理の一例を示すフローチャートである。図５に示すように、対象特定処理が開始されると、対象特定部１０４は、ユーザの会話情報２０３を取得する（Ｓ８１）。

次いで、対象特定部１０４は、会話情報２０３に含まれる所定のキーワードを抽出し、抽出したキーワードをもとにユーザを支援する対象（学習分野）ごとの評価点を算出する（Ｓ８２）。次いで、対象特定部１０４は、評価点順に対象をソートし（Ｓ８３）、評価点の最も高い対象を特定する（Ｓ８４）。

次いで、コンテンツ特定部１０５は、対象特定部１０４により特定された支援の対象（学習分野）にかかるコンテンツの中から、嗜好情報２０４をもとに、ユーザの嗜好に合うコンテンツを特定するコンテンツ特定処理を行う（Ｓ９）。

図６は、コンテンツ特定処理の一例を示すフローチャートである。図６に示すように、コンテンツ特定処理が開始されると、コンテンツ特定部１０５は、対象特定部１０４が特定した対象のコンテンツをコンテンツＤＢ２０５より読み出す（Ｓ９１）。

次いで、コンテンツ特定部１０５は、嗜好情報２０４を読み出し（Ｓ９２）、読み出した嗜好情報２０４をもとに、特定した対象のコンテンツごとに嗜好に対応する評価点を算出する（Ｓ９３）。次いで、コンテンツ特定部１０５は、評価点順にコンテンツをソートし（Ｓ９４）、評価点の最も高いコンテンツを特定する（Ｓ９５）。

次いで、出力部１０６は、コンテンツ特定部１０５により特定されたコンテンツをコンテンツＤＢ２０５より読み出し、表示装置５１に出力する（Ｓ１０）。表示装置５１では、ホームサーバ１より出力されたコンテンツを表示する（Ｓ１１）。

図７は、入居者Ｈ１〜Ｈ４の会話の一例を示す図である。図７に示すように、入居者Ｈ１、Ｈ３は、会話３０１〜３０６を発している。ここで、感情３１０は、会話３０１〜３０６における発話者の感情をマークで表現したものである。

図７に示すように、会話３０１〜３０６により、入居者Ｈ３にかかる学習分野においては、「英語」、「理科」のキーワードが得られる。また、「英語」に対応するキーワードとしては、「今週の金曜」、「点数が悪い」、「苦手」、「頑張る」などが得られる。また、「理科」に対応するキーワードとしては「次の月曜日」が得られる。また、「英語」、「理科」においては「悲しみ」の感情３１０が得られる。

これらのキーワードをもとに、学習分野は「英語」、「理科」に絞られる。また、「英語」については、期限が近く、苦手分野であり、意欲的な発言があることから、「理科」よりも評価点が高くなる。これにより、入居者Ｈ３を支援する学習分野として「英語」が特定される。

また、入居者Ｈ３にかかる会話３０２、３０４、３０６より、「動物園」、「動物」、「キリン」などのキーワードに対応しては、好意を示す「楽しみ」のキーワードと、「喜び」の感情３１０が得られる。このため、入居者Ｈ３の嗜好については、「動物」、「キリン」が好きなものとして評価される。

図８は、コンテンツ表示の一例を示す図である。図８に示すように、入居者Ｈ３に対しては、図７における会話３０１〜３０６をもとに、「英語」の学習分野の中から好きな「動物」である「キリン」のコンテンツ４００が提供される。これにより、入居者Ｈ３は、期限が近く、苦手分野であり、意欲を持って取り組みたいとする学習分野である「英語」において、好みに合うコンテンツ（「動物」、「キリン」）で学習することができる。

以上のように、ホームサーバ１は、入居者（ユーザ）の嗜好に関する嗜好情報２０４を取得する取得部１０３を有する。また、ホームサーバ１は、会話情報２０３をもとにキーワードを抽出し、抽出したキーワードをもとにユーザを支援する対象を特定する対象特定部１０４を有する。また、ホームサーバ１は、コンテンツＤＢ２０５の中の、嗜好情報２０４で特定された対象にかかるコンテンツの中から嗜好情報２０４に合うコンテンツを特定するコンテンツ特定部１０５を有する。また、ホームサーバ１は、コンテンツ特定部１０５が特定したコンテンツを表示装置５１に出力する出力部１０６を有する。したがって、ホームサーバ１は、入居者（ユーザ）を支援する適切なコンテンツを提供することができる。

なお、図示した各装置の各構成要素は、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、各装置の分散・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。

また、ホームサーバ１で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウエア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。また、ホームサーバ１で行われる各種処理機能は、広域ネットワーク１１１を介して住宅１１０内のホームサーバ１と接続する外部サーバ１１２が実行してもよく、さらに、クラウドコンピューティングにより、複数のコンピュータが協働して実行してもよい。

ところで、上記の実施形態で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の実施形態と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータ（ハードウエア）の一例を説明する。図９は、プログラムを実行するコンピュータの一例を示すブロック図である。

図９に示すように、コンピュータ５００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ５０１と、データ入力を受け付ける入力装置５０２と、モニタ５０３と、スピーカ５０４とを有する。また、コンピュータ５００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置５０５と、各種装置と接続するためのインタフェース装置５０６と、有線または無線により外部機器と通信接続するための通信装置５０７とを有する。また、コンピュータ５００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ５０８と、ハードディスク装置５０９とを有する。また、コンピュータ５００内の各部（５０１〜５０９）は、バス５１０に接続される。

ハードディスク装置５０９には、上記の実施形態で説明した行動記録部１０１、会話記録部１０２、取得部１０３、対象特定部１０４、コンテンツ特定部１０５および出力部１０６における各種の処理を実行するためのプログラム５１１が記憶される。また、ハードディスク装置５０９には、プログラム５１１が参照する各種データ５１２が記憶される。入力装置５０２は、例えば、操作者から操作情報の入力を受け付ける。モニタ５０３は、例えば、操作者が操作する各種画面を表示する。インタフェース装置５０６は、例えば印刷装置等が接続される。通信装置５０７は、ＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワークと接続され、通信ネットワークを介した外部機器との間で各種情報をやりとりする。

ＣＰＵ５０１は、ハードディスク装置５０９に記憶されたプログラム５１１を読み出して、ＲＡＭ５０８に展開して実行することで、各種の処理を行う。なお、プログラム５１１は、ハードディスク装置５０９に記憶されていなくてもよい。例えば、宅内ネットワーク３が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラム５１１を読み出して実行するようにしてもよい。宅内ネットワーク３が読み取り可能な記憶媒体は、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等に接続された装置にこのプログラム５１１を記憶させておき、宅内ネットワーク３がこれらからプログラム５１１を読み出して実行するようにしてもよい。

以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）ユーザの嗜好に関する情報を取得する取得部と、
前記ユーザの発した音声に含まれるキーワードを抽出し、抽出したキーワードをもとに前記ユーザを支援する対象を特定する対象特定部と、
前記取得されたユーザの嗜好に関する情報および前記特定されたユーザを支援する対象に基づき、記憶部に記憶された複数のコンテンツの中の、前記ユーザを支援する対象にかかるコンテンツの中から前記ユーザの嗜好に合うコンテンツを特定するコンテンツ特定部と、
前記特定したコンテンツを出力する出力部と、
を有することを特徴とする情報提供装置。

（付記２）前記対象特定部は、前記抽出したキーワードをもとに前記支援する対象として所定の学習分野を特定し、
前記コンテンツ特定部は、前記特定された学習分野にかかるコンテンツの中から前記ユーザの嗜好に合うコンテンツを特定する、
ことを特徴とする付記１に記載の情報提供装置。

（付記３）前記取得部は、前記ユーザの行動パターンに関する情報をさらに取得し、
前記出力部は、前記取得されたユーザの行動パターンに関する情報に基づき、所定の行動パターンとなる時間に前記特定したコンテンツを出力する、
ことを特徴とする付記１または２に記載の情報提供装置。

（付記４）ユーザの嗜好に関する情報を取得し、
前記ユーザの発した音声に含まれるキーワードを抽出し、抽出したキーワードをもとに前記ユーザを支援する対象を特定し、
前記取得されたユーザの嗜好に関する情報および前記特定されたユーザを支援する対象に基づき、記憶部に記憶された複数のコンテンツの中の、前記ユーザを支援する対象にかかるコンテンツの中から前記ユーザの嗜好に合うコンテンツを特定し、
前記特定したコンテンツを出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報提供プログラム。

（付記５）前記対象を特定する処理は、前記抽出したキーワードをもとに前記支援する対象として所定の学習分野を特定し、
前記コンテンツを特定する処理は、前記特定された学習分野にかかるコンテンツの中から前記ユーザの嗜好に合うコンテンツを特定する、
ことを特徴とする付記４に記載の情報提供プログラム。

（付記６）前記取得する処理は、前記ユーザの行動パターンに関する情報をさらに取得し、
前記出力する処理は、前記取得されたユーザの行動パターンに関する情報に基づき、所定の行動パターンとなる時間に前記特定したコンテンツを出力する、
ことを特徴とする付記４または５に記載の情報提供プログラム。

（付記７）ユーザの嗜好に関する情報を取得し、
前記ユーザの発した音声に含まれるキーワードを抽出し、抽出したキーワードをもとに前記ユーザを支援する対象を特定し、
前記取得されたユーザの嗜好に関する情報および前記特定されたユーザを支援する対象に基づき、記憶部に記憶された複数のコンテンツの中の、前記ユーザを支援する対象にかかるコンテンツの中から前記ユーザの嗜好に合うコンテンツを特定し、
前記特定したコンテンツを出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報提供方法。

（付記８）前記対象を特定する処理は、前記抽出したキーワードをもとに前記支援する対象として所定の学習分野を特定し、
前記コンテンツを特定する処理は、前記特定された学習分野にかかるコンテンツの中から前記ユーザの嗜好に合うコンテンツを特定する、
ことを特徴とする付記７に記載の情報提供方法。

（付記９）前記取得する処理は、前記ユーザの行動パターンに関する情報をさらに取得し、
前記出力する処理は、前記取得されたユーザの行動パターンに関する情報に基づき、所定の行動パターンとなる時間に前記特定したコンテンツを出力する、
ことを特徴とする付記７または８に記載の情報提供方法。

１…ホームサーバ
２…データサーバ
３…宅内ネットワーク
４…玄関
５…部屋
４０…玄関扉
４１…カメラ
４２…認証装置
５０…センサ機器
５０ａ…カメラ
５０ｂ…マイク
５１…表示装置
５２…家電機器
１０１…行動記録部
１０２…会話記録部
１０３…取得部
１０４…対象特定部
１０５…コンテンツ特定部
１０６…出力部
１１０…住宅
１１１…広域ネットワーク
１１２…外部サーバ
２０１…入居者ＤＢ
２０２…行動情報
２０３…会話情報
２０４…嗜好情報
２０５…コンテンツＤＢ
３０１〜３０６…会話
３１０…感情
４００…コンテンツ
５００…コンピュータ
５０１…ＣＰＵ
５０２…入力装置
５０３…モニタ
５０４…スピーカ
５０５…媒体読取装置
５０６…インタフェース装置
５０７…通信装置
５０８…ＲＡＭ
５０９…ハードディスク装置
５１０…バス
５１１…プログラム
５１２…各種データ
Ｄ１…撮像画像
Ｈ１〜Ｈ４…入居者
Ｒ１０、Ｒ２０、Ｒ３０、Ｒ４０…人物領域
Ｒ１１、Ｒ２１、Ｒ３１、Ｒ４１…顔領域

Claims (5)

1. ユーザの嗜好に関する情報を取得する取得部と、
   前記ユーザの発した音声に含まれるキーワードを抽出し、抽出したキーワードをもとに前記ユーザを支援する対象を特定する対象特定部と、
   前記取得されたユーザの嗜好に関する情報および前記特定されたユーザを支援する対象に基づき、記憶部に記憶された複数のコンテンツの中の、前記ユーザを支援する対象にかかるコンテンツの中から前記ユーザの嗜好に合うコンテンツを特定するコンテンツ特定部と、
   前記特定したコンテンツを出力する出力部と、
   を有することを特徴とする情報提供装置。
2. 前記対象特定部は、前記抽出したキーワードをもとに前記支援する対象として所定の学習分野を特定し、
   前記コンテンツ特定部は、前記特定された学習分野にかかるコンテンツの中から前記ユーザの嗜好に合うコンテンツを特定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
3. 前記取得部は、前記ユーザの行動パターンに関する情報をさらに取得し、
   前記出力部は、前記取得されたユーザの行動パターンに関する情報に基づき、所定の行動パターンとなる時間に前記特定したコンテンツを出力する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報提供装置。
4. ユーザの嗜好に関する情報を取得し、
   前記ユーザの発した音声に含まれるキーワードを抽出し、抽出したキーワードをもとに前記ユーザを支援する対象を特定し、
   前記取得されたユーザの嗜好に関する情報および前記特定されたユーザを支援する対象に基づき、記憶部に記憶された複数のコンテンツの中の、前記ユーザを支援する対象にかかるコンテンツの中から前記ユーザの嗜好に合うコンテンツを特定し、
   前記特定したコンテンツを出力する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報提供プログラム。
5. ユーザの嗜好に関する情報を取得し、
   前記ユーザの発した音声に含まれるキーワードを抽出し、抽出したキーワードをもとに前記ユーザを支援する対象を特定し、
   前記取得されたユーザの嗜好に関する情報および前記特定されたユーザを支援する対象に基づき、記憶部に記憶された複数のコンテンツの中の、前記ユーザを支援する対象にかかるコンテンツの中から前記ユーザの嗜好に合うコンテンツを特定し、
   前記特定したコンテンツを出力する、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報提供方法。

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