JP2018190358A - コンテンツ選択方法及びコンテンツ選択プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザコンテキストに基づいてニーズを推定し推定ニーズからニーズを満たすと推測される情報・施設・サービス等を選択しユーザが使用している端末へ送信することができるコンテンツ選択方法及びプログラムを提供する。【解決手段】ユーザ情報を保有する情報端末もしくは他のサーバからユーザコンテキストを取得する工程と、取得したユーザコンテキストに基づいてユーザコンテキストベクトルを生成する工程と、生成されたユーザコンテキストベクトルとデータベースから読み出した第１の定義表とに基づいてベクトル類似度を算出してユーザニーズベクトルを生成する工程と、生成されたユーザニーズベクトルと第２の定義表とに基づいてベクトル類似度を算出する工程と、算出されたベクトル類似度に基づいてベクトル類似度の高い順に複数のサービスの情報を選択し選択された複数のサービスの情報を含むコンテンツを生成して送信する工程とを含むようにした。【選択図】図１

Description

本発明は、特にユーザコンテキストを利用してユーザのニーズに応えたサービス情報を含むデジタルコンテンツ（以下、コンテンツと記す）を選択し提供するコンテンツ選択方法及びコンテンツ選択プログラムに関し、例えば駅構内のような特定のエリア内の有形、無形の種々のサービスを提供する施設や設備等に係わるコンテンツを生成してユーザに提示するためのコンテンツ選択方法及びコンテンツ選択プログラムに関する。

従来、ユーザがある情報を知りたい場合には、電子端末に格納されているアプリケーションプログラムが備える検索機能を使用して、キーワードを入力することで所望の情報を取得する方法が一般的であった。しかし、キーワード検索は、言葉のブレに弱い、つまり言葉が完全にマッチングしないと対応できないとともに、所望の情報にたどり着くまでに複数のキーワードを入力する絞り込みが必要であるため比較的面倒であるという課題があった。

一方、キーワードを入力することなくユーザにコンテンツを選択し提供する技術として、例えばメタデータを基に複数のコンテンツ間の関連性を求め、この関連性に基づいて複数のコンテンツの検索結果を表す情報を提示したり、得られた関連性に基づいて類似コンテンツを提示したりする技術が提案されている（特許文献１参照）。そして、複数のコンテンツ間の関連性を表す情報を、該複数のコンテンツそれぞれの特徴ベクトルに基づいて算出するようにしている。

また、コンテンツ情報の提供に関しては、端末が、ネットワークで繋がれた他の端末と通信して同一のコンテンツ情報を利用している他の端末から該他の端末が利用している利用回数表情報を取得し、この利用回数表情報を参照して推薦コンテンツを提示する技術が開示されている（特許文献２参照）。

また、情報提供サーバがユーザから行動履歴情報を取得し、かつユーザが置かれた環境の状態を示す環境情報を環境情報配信サーバから取得する情報取得部と、行動履歴情報から判別した１つ以上の情報項目と、環境情報から判別した１つ以上の情報項目とを含むコンテキスト情報を、ユーザ毎に管理するコンテキスト情報管理部と、ある対象ユーザとの距離が一定値以内である近隣ユーザを行動履歴情報に基づいて選択し、対象ユーザ及び近隣ユーザのコンテキスト情報において一致する情報項目の個数を計算し、その個数が相対的に多い近隣ユーザを通知先ユーザとして決定する通知先ユーザ決定部と、対象ユーザが利用したコンテンツと同一又は類似のコンテンツを通知先ユーザに通知する通知部とを有するコンテンツ抽出装置に関する技術も開示されている（特許文献３参照）。

特開２００４−３４８６０７号公報 特開２００３−２７１６３６号公報 特開２０１２−２１６１３９号公報

上記特許文献１に記載されている情報提供技術は、特徴ベクトルに基づいて複数のコンテンツ間の関連性を表す情報を算出して検索に利用するというもので、ユーザのニーズを推定するというものではない。
また、特許文献２や３に記載されている情報提供技術は、ユーザが興味をもったコンテンツを過去に選択したという実績がある場合に、そのユーザに別のコンテンツを推薦するものである。したがって、ユーザが能動的にコンテンツを選択したという実績がなかったような場合には、そのユーザに対してどのようなコンテンツを推薦すべきか決定できないという課題がある。

また、従来の技術にあっては、現在時刻やユーザの位置情報に基づいて、ユーザに推薦するコンテンツを決定している。しかしながら、ユーザが置かれている状況やユーザの行動目的は必ずしも同じではないので、時間や位置が同じであるからといって時間や位置を共通にするユーザ全員にとって、同じコンテンツが有用であるとは限らない。従来の技術では、ユーザが置かれた状況やユーザの行動目的に適したコンテンツをユーザに提供できないという課題がある。

さらに、近年、学習機能を有するＡＩ（人工知能）によってユーザのニーズを推測して情報を提供する技術に関しても開発が行なわれている。しかし、学習機能を有するＡＩは、頻度の少ない問や新たに付加されたサービス等に関しては正しい回答ができないという課題がある。
また、ユーザが急いでいたりすると、提供されたすべての情報に目を通して判断することが難しい。そのため、ユーザの入力・選択の負荷を少なくすることが望まれており、それには、業務に精通した者の持つ経験的知識等から推定されるニーズと、その推定ニーズを用いて具体的な施設や設備等を検索するという異なる知識を用いた推論機構が有用である。

本発明は、上記のような背景の下になされたもので、ユーザのコンテキストに基づいてニーズを推定し、推定ニーズからニーズを満たすと推測される施設や設備等を選択してユーザが使用している端末へ送信することができるコンテンツ選択方法及び該方法を具現化するプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明に係るコンテンツ選択方法は、
所定のサービス要素を複数のコンテキスト要素で定義したベクトル空間に写像可能な第１の定義表およびユーザが利用可能な具体的なサービス（利用サービス）を前記サービス要素で定義したベクトル空間に写像可能な第２の定義表を作成してデータベースに記憶する第１工程と、
ユーザ情報を保有する情報端末もしくは他のサーバからユーザコンテキストを取得する第２工程と、
前記第２工程で取得したユーザコンテキストに基づいてユーザコンテキストベクトルを生成する第３工程と、
前記第３工程で生成された前記ユーザコンテキストベクトルと前記データベースから読み出した前記第１の定義表とに基づいて、所定の計算式を用いてベクトル類似度を算出してユーザニーズベクトルを生成する第４工程と、
前記第４工程で生成されたユーザニーズベクトルと前記第２の定義表とに基づいて、所定の計算式を用いてベクトル類似度を算出する第５工程と、
前記第５工程で算出されたベクトル類似度に基づいて、ベクトル類似度の高い順に１又は２以上のサービスの情報を選択し、選択された複数のサービスの情報を含むコンテンツを生成して送信する第６工程と、を含むようにしたものである。

上記のような方法によれば、ユーザを特徴づけるコンテキスト要素とサービス要素をそれぞれベクトル空間に表わし相関量（類似度）を計算することで、言葉の持つ意味（概念）が同じもの同士を近づけることができ、長時間の学習を実施することなく、ユーザのニーズを推定し、推定ニーズからニーズを満たすと推測される利用サービス（施設や設備等）に関する情報をコンテンツとしてユーザに提供することができる。また、頻度の少ない問いにも適切に回答できるとともに、ユーザから得られる情報が少なくても、ユーザのニーズを推定し、適切なコンテンツを推奨することができる。

ここで、望ましくは、前記第５工程においては、前記第４工程で生成された前記ユーザニーズベクトルのサービス要素の値に基づいてサービスベクトル空間における部分空間を決定し、前記ユーザニーズベクトルを当該部分空間におけるベクトルに変換し、変換後のベクトルと前記第２の定義表とに基づいてベクトル類似度を算出するようにする。
かかる方法によれば、類似度計算で使用する式には行列同士の掛け算が含まれるためそのままでは計算量が膨大になる一方、掛け算される一方の項は非常に数の多い利用サービスであるので、ユーザニーズベクトルへの影響のないサービス要素を省くことで計算量を減らすことができる。

また、望ましくは、前記第５工程においては、前記第４工程で生成された前記ユーザニーズベクトルのサービス要素の値に対して丸め処理を行い、丸め処理されたユーザニーズベクトルと前記第２の定義表とに基づいてベクトル類似度を算出するようにする。
かかる方法によれば、小数点数を扱わない整数の計算のみでベクトル同士の類似度を算出することができるため、ＣＰＵ（演算処理装置）の負担を減らすことができる。

さらに、望ましくは、前記ユーザコンテキストは、そのコンテキスト要素として、情報提供対象のユーザの静的状況、動的状況、静的意図および動的意図のうち少なくとも動的意図の中から１つが選択されて構成されているようにする。
上記のような方法によれば、ユーザのコンテキストに基づいて当該ユーザのニーズをより的確に推定することができる。

さらに、望ましくは、前記データベースには、サービスが提供されるエリアに関する地図情報が記憶されており、前記第６工程では、前記選択された複数のサービスの情報および前記地図情報を含むコンテンツを生成して送信するようにする。
上記のような方法によれば、ユーザのニーズを推定して選択した利用サービス（施設や設備等）に関する情報と地図情報とを含むコンテンツを提供することができ、これによってキーワードを用いた絞込み検索を行う必要がなくなりユーザの利便性が向上する。

また、本出願の他の発明は、
所定のサービス要素を複数のコンテキスト要素で定義したベクトル空間に写像可能な第１の定義表およびユーザが利用可能な具体的なサービスを前記サービス要素で定義したベクトル空間に写像可能な第２の定義表を記憶したデータベースと、プログラムを記憶可能なメモリとを備えたコンピュータに格納され、各々のユーザに対応して選択された複数のサービスの情報を含むコンテンツを生成するコンテンツ選択プログラムであって、
ユーザ情報を保有する情報端末もしくは他のサーバからユーザコンテキストを取得する機能と、
取得したユーザコンテキストに基づいてユーザコンテキストベクトルを生成する機能と、
生成された前記ユーザコンテキストベクトルと前記データベースから読み出した前記第１の定義表とに基づいて、所定の計算式を用いてベクトル類似度を算出してユーザニーズベクトルを生成する機能と、
生成されたユーザニーズベクトルと前記第２の定義表とに基づいて、所定の計算式を用いてベクトル類似度を算出する機能と、
算出されたベクトル類似度に基づいて、ベクトル類似度の高い順に複数のサービスの情報を選択し、選択された複数のサービスの情報を含むコンテンツを生成する機能と、
を備えるようにしたものである。
かかるプログラムによれば、膨大な情報を保持したり長時間の学習を実施したりすることなく、ユーザのニーズを推定し、推定ニーズからニーズを満たすと推測される利用サービス（施設や設備等）に関する情報をコンテンツとしてユーザに提供することができる。

本発明によれば、ユーザのコンテキストに基づいてニーズを推定し、推定ニーズからニーズを満たすと推測される施設や設備等を選択してユーザが使用している端末へ送信することができるコンテンツ選択方法及び該方法を具現化するプログラムを提供することができるという効果がある。

本発明の一実施形態に係るコンテンツ選択方法における処理手順の一例を示すフローチャートである。 （Ａ）は実施形態のコンテンツ選択方法におけるユーザコンテキストベクトルの例を示す図、（Ｂ）はユーザコンテキスト要素で構成されるベクトル空間の一例を示すベクトル空間図である。 （Ａ）は実施形態のコンテンツ選択方法におけるサービス要素とユーザコンテキスト要素との関係の一例を示す図、（Ｂ）はユーザニーズベクトルの例を示す図である。 （Ａ）は実施形態のコンテンツ選択方法におけるサービス要素と利用サービスとの関係の一例を示す図、（Ｂ）は利用サービスで構成される空間の一例を示すベクトル空間図である。 （Ａ）は実施形態のコンテンツ選択方法における変換後のユーザニーズベクトルの例を示すベクトル空間図、（Ｂ）は変換後のユーザニーズベクトルと利用サービスとの相関量から決定した部分空間でのベクトルの例を示すベクトル空間図である。 ユーザコンテキストを特定して実施形態のコンテンツ選択方法を適用して得られた各利用サービスの相関量ランキングの一例を示すグラフである。 ユーザコンテキストを特定して実施形態のコンテンツ選択方法を適用して得られた各利用サービスの相関量ランキングの他の例を示すグラフである。 （Ａ）は実施形態のコンテンツ選択方法の変形例におけるユーザコンテキストベクトルの例を示す図、（Ｂ）はユーザコンテキスト要素で構成されるベクトル空間の一例を示すベクトル空間図である。 （Ａ）は変形例におけるサービス要素とユーザコンテキスト要素との関係の一例を示す図、（Ｂ）はユーザニーズベクトルの例を示す図である。 （Ａ）は変形例におけるサービス要素と利用サービスとの関係の一例を示す図、（Ｂ）は利用サービスで構成される空間の一例を示すベクトル空間図である。 （Ａ）は変形例における変換後のユーザニーズベクトルの例を示すベクトル空間図、（Ｂ）は変換後のユーザニーズベクトルと利用サービスとの相関量から決定した部分空間でのベクトルの例を示すベクトル空間図である。

以下、図面を参照しつつ、本発明に係るコンテンツ選択方法の一実施形態について説明する。なお、本実施形態に係るコンテンツ選択方法は、例えばインターネットに接続されているサーバ（コンピュータ装置）に記憶されるプログラムとして具現化される。
本実施形態に係るコンテンツ選択方法を具現化するプログラムおよびユーザに提供するコンテンツを記憶したサーバ（以下、情報提供サーバと称する）は、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）やＡＤＳＬ回線、光ファイバ通信回線、無線通信網などで構成されるインターネットを介して、ウェブブラウザやデータ通信機能、表示パネルなどを具備したユーザ端末や所定のエリア（例えば駅構内）に設置された情報端末と接続可能に構成される。

情報提供サーバは、データベースを格納する大容量記憶装置、プログラムを記憶するメモリ、データの加工や各種計算を行うＣＰＵ（演算処理装置）、インターネットを介して他の装置との間でデータの送受信を行う通信装置などにより構成される。
ユーザ端末は、デジタル携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルディジタルアシスタント、パーソナルコンピュータ、携帯用のノート型パーソナルコンピュータ等であるが、これらに限定されない。コンテンツとは、一般に、文字、図形、色彩、音声、動作、映像又はこれらを組み合わせたものであり、本明細書におけるコンテンツは、店舗や待合室、トイレ、エスカレータなどの施設の位置情報および券売機や精算機などのサービス設備の設置位置情報を含む。

次に、本実施形態に係るコンテンツ選択方法の具体的な手順について、図１のフローチャートを用いて説明する。なお、図１のフローチャートは、一例として駅構内もしくはその周辺を含むエリア地図上における施設の位置情報および設備の設置位置情報を、ユーザのニーズ（サービスを求める度合い）を推定してデータベース内のコンテンツの中から選択しランキング手法で提供（ユーザ端末へ送信）することを主たる処理内容としている。

ここで、ユーザが本実施形態のコンテンツ選択プログラムを実行する情報提供サーバから所望の情報を入手するには、予めユーザ端末に、本サーバによる情報配信のサービスを提供する主体が提供する専用のアプリケーションもしくは公開されている所定の検索用アプリケーション（検索アプリ）をインストールし、当該検索アプリを起動することを条件とすることができる。

情報提供サーバは、コンテンツ選択プログラムの実行を開始すると、図１に示すように、先ずユーザ端末等からユーザコンテキストを取得する（ステップＳ１）。具体的には、ユーザが、ユーザ端末にインストールされている上記アプリケーションを起動して検索を開始すると、ユーザ端末からサーバに対してユーザ端末内のユーザ情報（ユーザＩＤを含む）が送信されて来るので、受信したユーザ情報の中から、あるいはユーザＩＤ等に基づいて外部の情報サービス事業者や公共交通機関のデータベース内に登録されているユーザ情報の中から、当該ユーザのコンテキスト（以下、特定ユーザコンテキストと称する）を取得する。

なお、ユーザコンテキストは、年齢や性別のような静的状況、時刻や現在位置のような動的状況、趣味や性向のような静的意図、行動目的やニーズのような動的意図に分類することができる。これら４種類の中から少なくとも１つずつコンテキスト要素を取得するのが最も望ましいが、いずれか１つ（例えば動的意図）の中から１つのコンテキスト要素を取得すればよい。

また、ユーザの位置情報は、ユーザが携帯する端末にユーザによって直接入力された情報でも良いし、ユーザ端末がＧＰＳ機能を備えている場合には、ユーザ端末から送信されたＧＰＳ情報であってもよい。外部の情報サービス事業者のデータベース内に登録されているユーザ情報としては、例えばユーザの年齢や性別、身体的特徴（身長、体重、血液型等）、趣味等が考えられる。また、外部の公共交通機関のデータベース内に登録されているユーザ情報としては、例えばユーザが購入した切符の乗降駅情報や宿泊施設の予約情報等が考えられる。

次に、情報提供サーバは、ステップＳ１で取得した特定ユーザコンテキストに基づいて、ユーザコンテキストベクトルを生成する処理を実行する（ステップＳ２）。
ここで、「ユーザコンテキスト」とは、ユーザが置かれている社会的状況（年齢、性別等）、自然的状況（現在時刻、現在位置等）や行動目的、趣味や心理状態など行動に影響を与える性向のような潜在意図等の個人属性情報（ユーザプロファイル）を意味する。

特定ユーザコンテキストは、予め用意した複数のコンテキスト要素のそれぞれについて、あるユーザＡが該当するか否かを示したデータで、「該当する」ならば“１”を、「該当しない」ならば“０”を割り当てたものである。例えばユーザＡが、「旅行好きであり、現在位置が改札外で、……運賃不足ではない」ならば、当該ユーザＡの特定ユーザコンテキストは、図２（Ａ）に示すように、「１，１，……０」となる。そして、上記複数のコンテキスト要素で構成される図２（Ｂ）に示すようなベクトル空間において、ユーザＡの特定ユーザコンテキストを表わしたものがユーザコンテキストベクトルである。なお、図２（Ａ）に示す表は、特定のユーザをコンテキスト要素で定義した定義表とみなすことができる。また、図２（Ａ）の定義表は、ベクトル空間に写像可能であるので、ベクトルの一種である。

続いて、情報提供サーバは、特定ユーザコンテキストのコンテキスト要素と複数のサービス要素との相関量（ベクトル同士の類似度）を計算する処理を実行する（ステップＳ３）。なお、情報提供サーバのデータベースには、コンテキスト要素とサービス要素との関係を示す例えば図３（Ａ）のような関係表を、業務に精通した者の持つ経験的知識等に基づいて予め決定し記憶しておく。ここで、「サービス要素」とは、対象エリア内に用意されている「切符販売」や「旅行販売」、「精算」のようなサービスの内容を意味する。

図３（Ａ）の関係表においては、要素間に関係がある場合に“１”が、要素間に関係がない場合に“０”が設定される。具体的には、サービス要素が「切符販売」の場合には、コンテキスト要素の「旅行好き」が“０”、「改札外」が“１”、「運賃不足」が“−１”となる。
図３（Ａ）の関係表は、「切符販売」等の各サービス要素を、ユーザのコンテキスト要素で定義した定義表とみなすことができる。また、図３（Ａ）の関係表（定義表）の各サービス要素は、ベクトル空間に写像可能であるので、ベクトルの一種である。

ここで、ステップＳ３における相関量の計算は、例えばベクトル空間モデルにおける類似度計算手法のひとつである次式ｓｉｍ（コサイン類似度）

……（１）
を用いて行うことができる。

上記式（１）において、頭に→がついた記号ａ（ベクトルａ）はユーザのコンテキスト要素であり、頭に→がついた記号ｂ（ベクトルｂ）はサービス要素である。式（１）を用いた類似度計算によって、ユーザが各サービス要素を求める度合いを表わす図３（Ｂ）に示すようなユーザニーズベクトルが得られる（ステップＳ４）。なお、式（１）による相関量（類似度）ｓｉｍは、０〜１の範囲の値をとり、「１」に近いほど類似していることを意味し、「０」に近いほど似ていないことを意味する。

図３（Ｂ）は特定ユーザコンテキストが図２（Ａ）に示すような値を有する場合のユーザニーズベクトル（類似度計算結果）を表わしたもので、図３（Ｂ）に示すように、「旅行販売」が“０．７”、「切符販売」が“１”、「精算」が０．１”となっており、改札外にいる旅行好きのユーザに対してサービス要素としての「旅行販売」の度合いが最も高くなっているとともに、「切符販売」に対しても「１」に近い「０．７」が付与されていることから、ユーザのニーズを推定できていることが分かる。

次に、情報提供サーバは、上記サービス要素と鉄道の駅等の対象エリアで提供されている具体的な利用サービスとの関係を示す例えば図４（Ａ）のような関係表を、業務に精通した者の持つ経験的知識等に基づいて決定し、データベースに記憶する（ステップＳ５）。図４（Ａ）の関係表においては、サービス要素と利用サービスとの間に関係がある場合に“１”が、サービス要素と利用サービスとの間に関係がない場合に“０”が設定される。具体的には、利用サービスが切符の手配と宿泊施設の予約が行える施設である「旅行販売サービスカウンタ（旅行販売窓口）」の場合には、サービス要素の「切符販売」が“１”、「旅行販売」が“１”、「精算」が“０”となる。「利用サービス」とは、サービスを提供する具体的な施設、設備を意味する。

続いて、情報提供サーバは、ステップＳ４で取得したユーザニーズベクトルをサービスベクトル空間に写像し、いらない軸（サービス要素の値が“０”の軸）を省いて、図４（Ｂ）に示すように、サービスベクトル空間における部分空間を決定し、ユーザニーズベクトルを当該部分空間におけるベクトルに変換する（ステップＳ６）。後のステップＳ８における類似度計算で使用する式（１）には行列同士の掛け算が含まれるためそのままでは計算量が膨大になる一方、掛け算される一方の項は非常に数の多い利用サービスであるので、ユーザニーズベクトルへの影響のないサービス要素を省くことで計算量を減らすためである。

その後、情報提供サーバは、利用サービスなどのキーワードを省略するか否か判定し（ステップＳ７）、キーワードを省略する（Ｙｅｓ）と判定すると、ステップＳ８へ進む。ステップＳ８では、図３（Ｂ）のユーザニーズベクトルを表わすサービス要素の各値に対して、適当なしきい値（例えば０．２等）を用いて「１」または「０」のような整数に丸める丸め処理を行なって、図５（Ａ）のようなユーザニーズベクトルを生成するとともに、この「ユーザニーズベクトル」と図４（Ａ）のような「利用サービス（ベクトル）」との相関量（類似度）を、前記式（１）を用いて計算する処理を実行する。丸め処理を行うのは、コンピュータによる小数点数の計算は整数の計算に比べて煩雑でＣＰＵ（演算処理装置）の負担が大きくなるので、ＣＰＵの負担を減らすためである。

なお、本ステップＳ８において使用する式（１）のベクトルａはユーザニーズベクトルであり、ベクトルｂは利用サービスである。式（１）を用いた類似度計算によって、ユーザが各利用サービスを求める度合いが得られるので、ステップＳ８からステップＳ１１へ進んで、度合いが大きい順にランキング方式で利用サービスを選択し、これらのサービスの情報と地図情報とを含むコンテンツを生成してユーザ端末へ送信する。その後、ユーザが検索アプリを終了したか否か判定し（ステップＳ１２）、アプリを終了（Ｙｅｓ）と判定すると、処理を終了する。

情報提供サーバは、ステップＳ７で利用サービスなどのキーワードを省略しない（Ｎｏ）と判定すると、ステップＳ９へ移行してキーワードを取得し、取得したキーワードに応じて選択したサービスと「利用サービス」との相関量（類似度）を、前記式（１）を用いて計算する（ステップＳ１０）。そして、得られた計算結果に基づいて、ランキング方式で利用サービスを選択し、地図情報と共にユーザ端末へ送信する（ステップＳ１１）。

なお、ユーザ端末の表示部に表示された地図上にランキング形式でサービス情報を示す場合、サービスの施設や設備を表わすマークやピクトグラムもしくはアイコンを、その大きさをランキングに応じて変えて表示しても良いし、ランク順に並べたリストを表示するようにしても良い。また、情報提供サーバからユーザ端末へ送信する情報は、すべての利用サービスではなく、ランクの上位１０個あるいは相関量がある値以上のもの、のように選別した情報とするのが良い。

また、情報提供サーバは、テップＳ１２で検索アプリ終了でない（Ｎｏ）と判定するとステップＳ１３へ移行して、ユーザ端末から検索キーワードが入力されたか否か判定し、検索キーワードが入力された（Ｙｅｓ）と判定すると、ステップＳ９へ移行してキーワードを取得し、キーワードに応じて選択したサービスと「利用サービス」との相関量（類似度）を計算する（ステップＳ１０）。

ステップＳ１３で、検索キーワードが入力されてない（Ｎｏ）と判定するとステップＳ１４へ進んで、新たにサービス要素（新規の施設、設備等）が追加もしくは入力されたか否か判定し、サービス要素が追加もしくは入力された（Ｙｅｓ）と判定すると、ステップＳ４へ移行して、新たなサービス要素を追加したユーザニーズベクトルを生成した後、上記ステップＳ５〜Ｓ１２の処理を実行する。

また、情報提供サーバは、ステップＳ１４で、サービス要素が追加もしくは入力されてない（Ｎｏ）と判定するとステップＳ１５へ進んで、新たにコンテキスト要素が取得もしくは入力されたか否か判定し、コンテキスト要素が取得もしくは入力された（Ｙｅｓ）と判定すると、ステップＳ１へ移行してユーザコンテキストを追加取得した後、上記ステップＳ２〜Ｓ１２を実行する。

図６は、上記フローチャートに従ったプログラムがインストールされるとともに鉄道路線や駅に関する情報を格納したデータベースを有する情報提供サーバにおいて、具体的なユーザコンテキストとして「食事」および「休憩」を選択して、「利用サービス」との相関量（類似度）を計算し、ランキング形式で利用サービスを並べて出力した結果を示す。
図７は、上記フローチャートに従ったプログラムがインストールされるとともに鉄道路線や駅に関する情報を格納したデータベースを有する情報提供サーバにおいて、具体的なユーザコンテキストとして「長距離切符購入」および「休憩」を選択して、「利用サービス」との相関量（類似度）を計算し、ランキング形式で利用サービスを並べて出力した結果を示す。

図６のグラフから、ユーザコンテキストとして「食事」および「休憩」を選択した場合には食事が可能な施設が上位にランクされ、図７のグラフから、ユーザコンテキストとして「長距離切符購入」および「休憩」を選択した場合には休憩が可能な施設や長距離切符の購入が可能な施設、設備が上位にランクされていることが読み取れるので、上記実施形態の選択方法によってユーザのニーズが比較的正しく推側され、その推定ニーズに基づいた情報としてのサービスの選択が行われるのが分かる。

次に、上記実施形態の変形例について説明する。
上記実施形態においては、特定のユーザとコンテキスト要素との関係を示す図２（Ａ）の表において、コンテキスト要素のそれぞれについてあるユーザＡが「該当する」ならば“１”を、「該当しない」ならば“０”を割り当てているのに対し、この変形例においては、図８（Ａ）に示すように、「該当する」ならば“１”を、「該当しない」ならば“−１”を、「関係がない」ならば“０”を割り当てるようにしたものである。例えば、“１”を「お金がない」に対応させると、「お金がある」は“−１”に対応し、「金銭は関係がない」は“０”に対応する。
なお、ユーザに提供するコンテンツの選択処理は、図１と同じ手順に従って実行される。

これにより、本変形例においては、サービス要素とコンテキスト要素との関係を示す図３（Ａ）の表に対応する図９（Ａ）の表において、要素間に関係がある場合に“１”が、要素間に関係がない場合に“０”が、また要素間に負の関係がある場合に“−１”が設定される。具体的には、サービス要素が「切符販売」の場合には、コンテキスト要素の「旅行好き」が“０”、「改札外」が“１”、「運賃不足」が“−１”とする。

図９（Ｂ）は特定ユーザコンテキストが図８（Ａ）に示すような値を有する場合のユーザニーズベクトル（類似度計算結果）を表わしたもので、図９（Ｂ）に示すように、「旅行販売」が“０．８２”、「切符販売」が“０.５８” 、「精算」が“−０．８２”となっており、改札外にいる旅行好きのユーザに対してサービス要素としての「旅行販売」の度合いが最も高くなっているとともに、「切符販売」に対しても「０.５８」が付与されていることから、ユーザのニーズを推定できていることが分かる。

図１０（Ａ）と（Ｂ）は、本変形例を適用した場合におけるサービス要素と利用サービスとの関係と、利用サービスで構成されるベクトル空間におけるユーザベクトルを示したものである。また、図１１（Ａ）と（Ｂ）は、本変形例を適用した場合における変換後のユーザニーズベクトルの例と、変換後のユーザニーズベクトルと利用サービスとの相関量から決定した部分空間でのユーザベクトルを示したものである。
本変形例に従うと、ベクトル要素の取り得る値として、“１”と“０”の他に、“−１”を含ませているので、前記実施形態よりも高い精度でユーザのニーズを推定できる。

以上、本発明の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定されるものではなく、種々の変形や変更が可能である。例えば、上記実施形態では、ステップＳ８において、適当なしきい値（例えば０．２等）を用いてサービス要素の値を「１」または「０」に丸める丸め処理を実施しているが、しきい値は０．２以外の値でもよいし、丸め処理を実施しないで相関量を計算するようにしても良い。丸め処理を実施しないことで、ユーザのニーズをさらに的確に推定することができる。

また、上記実施形態では、本発明をスマートフォンなどの携帯電子端末に情報を送信するサーバに搭載されるアプリケーションを想定して説明したが、本発明はこれに限定されず、複数のコンピュータで構成されるシステム等によるコンテンツの選択方法や電子案内板等の情報提供装置に搭載されるアプリケーションとしても利用することも可能である。

Claims (6)

1. 所定のサービス要素を複数のコンテキスト要素で定義したベクトル空間に写像可能な第１の定義表およびユーザが利用可能な具体的なサービスを前記サービス要素で定義したベクトル空間に写像可能な第２の定義表を作成してデータベースに記憶する第１工程と、
   ユーザ情報を保有する情報端末もしくは他のサーバからユーザコンテキストを取得する第２工程と、
   前記第２工程で取得したユーザコンテキストに基づいてユーザコンテキストベクトルを生成する第３工程と、
   前記第３工程で生成された前記ユーザコンテキストベクトルと前記データベースから読み出した前記第１の定義表とに基づいて、所定の計算式を用いてベクトル類似度を算出してユーザニーズベクトルを生成する第４工程と、
   前記第４工程で生成されたユーザニーズベクトルと前記第２の定義表とに基づいて、所定の計算式を用いてベクトル類似度を算出する第５工程と、
   前記第５工程で算出されたベクトル類似度に基づいて、ベクトル類似度の高い順に１又は２以上のサービスの情報を選択し、選択された複数のサービスの情報を含むコンテンツを生成して送信する第６工程と、
   を含むことを特徴とするコンテンツ選択方法。
2. 前記第５工程においては、前記第４工程で生成された前記ユーザニーズベクトルのサービス要素の値に基づいてサービスベクトル空間における部分空間を決定し、前記ユーザニーズベクトルを当該部分空間におけるベクトルに変換し、変換後のベクトルと前記第２の定義表とに基づいてベクトル類似度を算出することを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ選択方法。
3. 前記第５工程においては、前記第４工程で生成された前記ユーザニーズベクトルのサービス要素の値に対して丸め処理を行い、丸め処理されたユーザニーズベクトルと前記第２の定義表とに基づいてベクトル類似度を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載のコンテンツ選択方法。
4. 前記ユーザコンテキストは、そのコンテキスト要素として、情報提供対象のユーザの静的状況、動的状況、静的意図および動的意図のうち少なくとも動的意図の中から１つが選択されて構成されていることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載のコンテンツ選択方法。
5. 前記データベースには、サービスが提供されるエリアに関する地図情報が記憶されており、前記第６工程では、前記選択された複数のサービスの情報および前記地図情報を含むコンテンツを生成して送信することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載のコンテンツ選択方法。
6. 所定のサービス要素を複数のコンテキスト要素で定義したベクトル空間に写像可能な第１の定義表およびユーザが利用可能な具体的なサービスを前記サービス要素で定義したベクトル空間に写像可能な第２の定義表を記憶したデータベースと、プログラムを記憶可能なメモリとを備えたコンピュータに格納され、各々のユーザに対応して選択された複数のサービスの情報を含むコンテンツを生成するコンテンツ選択プログラムであって、
   ユーザ情報を保有する情報端末もしくは他のサーバからユーザコンテキストを取得する機能と、
   取得したユーザコンテキストに基づいてユーザコンテキストベクトルを生成する機能と、
   生成された前記ユーザコンテキストベクトルと前記データベースから読み出した前記第１の定義表とに基づいて、所定の計算式を用いてベクトル類似度を算出してユーザニーズベクトルを生成する機能と、
   生成されたユーザニーズベクトルと前記第２の定義表とに基づいて、所定の計算式を用いてベクトル類似度を算出する機能と、
   算出されたベクトル類似度に基づいて、ベクトル類似度の高い順に複数のサービスの情報を選択し、選択された複数のサービスの情報を含むコンテンツを生成する機能と、
   を備えることを特徴とするコンテンツ選択プログラム。

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