JP2020098496A

JP2020098496A - 情報処理プログラム、情報処理装置及び情報処理方法

Info

Publication number: JP2020098496A
Application number: JP2018236687A
Authority: JP
Inventors: 友一中村; Tomokazu Nakamura; 優樹山浦; Yuki Yamaura; 和弘多田; Kazuhiro Tada; 功二竹田; Koji Takeda; 山口　隆幸; Takayuki Yamaguchi; 隆幸山口
Original assignee: Yahoo Japan Corp
Current assignee: Yahoo Japan Corp
Priority date: 2018-12-18
Filing date: 2018-12-18
Publication date: 2020-06-25
Anticipated expiration: 2038-12-18
Also published as: JP7055090B2

Abstract

【課題】端末装置の情報処理をユーザ毎に効率的に行うこと。【解決手段】本願に係る情報処理プログラムは、コンピュータにより実行される情報処理プログラムであって、端末装置により実行された情報処理の履歴を示す履歴情報を取得する取得手順と、取得手順により取得された履歴情報に基づいて、端末装置による処理状況を時間帯ごとに推定する推定手順と、推定手順により推定された時間帯ごとの処理状況に基づいて、端末装置に所定の処理を実行させる時間帯を決定する決定手順とをコンピュータに実行させる。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理プログラム、情報処理装置及び情報処理方法に関する。

近年、スマートフォン等の携帯端末の普及やインターネット網の発達に伴い、より良いサービスを提供するために、ユーザから提供されたデータに基づいてユーザの行動予測を行うことで、サービスの質を向上させることが望まれている。

従来、ユーザの利用する端末のメモリの利用状況に基づいてバックエンドの情報処理を行う技術が知られている。例えば、ユーザが行った操作の内容を示す情報を含む操作ログを取得する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。また、例えば、ユーザの行動パターンを検出する技術が知られている（例えば、特許文献２参照）。また、例えば、ユーザの行動データに基づいてユーザの置かれたオケージョンを推定する技術が知られている（例えば、特許文献３参照）。また、例えば、ユーザの行動データに基づいてコンテンツを配信する技術が知られている（例えば、特許文献４参照）。

特開２０１６−７１６６９号公報特許第５９０４０２１号公報特許第６０２２４９９号公報特許第６２８３２６０号公報

しかしながら、上記の従来技術では、端末装置の情報処理をユーザ毎に効率的に行うことができるとは限らなかった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、端末装置の情報処理をユーザ毎に効率的に行うことができる情報処理プログラム、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。

本願に係る情報処理プログラムは、端末装置により実行された情報処理の履歴を示す履歴情報を取得する取得手順と、前記取得手順により取得された履歴情報に基づいて、前記端末装置による処理状況を時間帯ごとに推定する推定手順と、前記推定手順により推定された時間帯ごとの処理状況に基づいて、前記端末装置に所定の処理を実行させる時間帯を決定する決定手順とを備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、端末装置の情報処理をユーザ毎に効率的に行うことができるといった効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図２は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。図３は、実施形態に係る履歴情報記憶部の一例を示す図である。図４は、実施形態に係る履歴情報記憶部の一例（その２）を示す図である。図５は、実施形態に係る処理情報記憶部の一例を示す図である。図６は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。図７は、端末装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る情報処理プログラム、情報処理装置及び情報処理方法を実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理プログラム、情報処理装置及び情報処理方法が限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
〔１．情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１では、実施形態に係る情報処理が端末装置１０により実行される例を示す。

〔情報処理システムの構成〕
図１では、端末装置１０により実行された情報処理の履歴を示す履歴情報に基づいて、端末装置１０に係る処理状況を時間帯ごとに推定することで、所定の処理を実行させる時間帯を決定する例を示す。

端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）や、ウェアラブルデバイスや、スマートスピーカー等により実現される。図１に示す例においては、端末装置１０がスマートフォンである場合を示す。

端末装置１０は、位置情報を検出するセンサを備えた情報処理装置であってもよい。また、端末装置１０は、Ｗｉｆｉやケーブルを用いた接続状況を検出するセンサを備えた情報処理装置であってもよい。また、端末装置１０は、ジャイロセンサを備えた情報処理装置であってもよい。また、端末装置１０は、予めインストールされた所定のアプリケーション（以下、適宜「アプリ」と呼ぶ）の起動状況を検出するセンサを備えた情報処理装置であってもよい。また、端末装置１０は、充電状況を検出するセンサを備えた情報処理装置であってもよい。また、端末装置１０は、温度情報を検出するセンサを備えた情報処理装置であってもよい。また、端末装置１０は、照度情報を検出するセンサを備えた情報処理装置であってもよい。

以下、図１を用いて、情報処理の一例を説明する。端末装置１０は、端末装置１０により実行された情報処理の履歴情報を取得する（ステップＳ１）。例えば、端末装置１０は、時間帯毎の処理状況を示すＣＰＵ（Central Processing Unit）の使用率に関するＣＰＵ情報を取得する（なお、ＣＰＵの使用率とは、端末装置１０に係る処理状況の一例である）。ここで、ＣＰＵが０％とは、端末装置１０に係る処理状況が０％であり、例えば端末装置１０が使われていない状態である。例えば、ＣＰＵが０％とは、端末装置１０が未使用の状態（例えば、端末装置１０の電源がＯＦＦの状態）を示す。

また、端末装置１０は、取得した履歴情報に基づいて処理状況を時間帯毎に推定する（ステップＳ２）。図１に示す例では、推定した時間帯毎の処理状況をグラフで示す。

また、端末装置１０は、推定した時間帯毎の処理状況に基づいて、処理を実行させる時間帯を決定する（ステップＳ３）。図１に示す例では、端末装置１０は、処理＃１を９時から１０時の時間帯に行うことを決定する。

また、端末装置１０は、決定した時間帯に所定の処理を実行する（ステップＳ４）。

以下、図１の例を用いて、端末装置１０により実行される情報処理の一例について説明する。

図１に示すように、実施形態に係る情報処理は、端末装置１０により実行される。なお、実施形態に係る情報処理は、複数台の端末装置１０により実行されてもよい。

図１に示す例では、端末装置１０は、履歴情報ＬＯＧ１を取得する。履歴情報ＬＯＧ１は、各々の時間帯に対応するＣＰＵ情報を有する。図１では、履歴情報ＬＯＧ１は、２０１８年１１月３０日に実行された情報処理の履歴を示す。例えば、履歴情報ＬＯＧ１は、６時から７時の時間帯において、端末装置１０のＣＰＵの使用率が１０％であることを示す。また、履歴情報ＬＯＧ１は、７時から８時の時間帯において、端末装置１０のＣＰＵの使用率が７５％であることを示す。同様に、端末装置１０は、２０１８年１２月１日に実行された情報処理として、履歴情報ＬＯＧ２を取得してもよい。

図１では、端末装置１０は、処理状況を時間帯毎に推定する。グラフＧＲ１は、推定された各時間帯の処理状況をプロットしたグラフであり、例えば取得した履歴情報を時間帯毎に平均化したグラフである。図１では、グラフＧＲ１は、ＣＰＵの使用率を示すＣＰＵ情報を平均化したグラフである。例えば、端末装置１０は、取得した履歴情報が履歴情報ＬＯＧ１と履歴情報ＬＯＧ２である場合には、履歴情報ＬＯＧ１と履歴情報ＬＯＧ２のＣＰＵ情報を平均化したグラフを生成する。具体的な例を挙げると、端末装置１０は、取得した履歴情報ＬＯＧ１の９時から１０時の時間帯に対応するＣＰＵ情報が２０％であり、取得した履歴情報ＬＯＧ２の９時から１０時の時間帯に対応するＣＰＵ情報が３０％である場合には、９時から１０時の時間帯に対応するＣＰＵ情報が２５％になるようなグラフを生成する。このように、端末装置１０は、過去に実行された情報処理の履歴情報に基づくため、ユーザ毎に処理状況を効果的に推定することができる。なお、端末装置１０は、例えば、履歴情報を多項式補間やスプライン補間等、任意の内挿技術を用いて補間することで、履歴情報からグラフＧＲ１を生成してよい。

また、グラフＧＲ１では、所定の時間帯をバンドで示す。例えば、バンドＢＤ１は、９時から１０時の時間帯を示すバンドである。また、例えば、バンドＢＤ２は、１８時から１９時の時間帯を示すバンドである。また、例えば、バンドＢＤ３は、１時から２時の時間帯を示すバンドである。

図１では、端末装置１０は、実行される所定の処理に関する情報を取得する。例えば、は、処理ＩＮＦ１を取得する。処理ＩＮＦ１は、処理＃１に掛かる時間が１５分であり、処理＃２に掛かる時間が６０分であり、処理＃３に掛かる時間が３０分であり、処理＃４に掛かる時間が１０分であることを示す。このように、所定の処理によって、処理に掛かる時間は様々である。

ここで、端末装置１０により実行される所定の処理とは、具体的な例を挙げると、ウィルススキャンや、データ更新や、バックアップや、アップデータである。例えば、所定の処理として、ＯＳ（Operating System）のデータ更新が含まれる。ここで、図１に示される処理＃１がウィルススキャンである場合には、処理ＩＮＦ１は、ウィルススキャンの処理に１５分の時間が掛かることを示す。

図１では、端末装置１０は、決定情報ＤＥＴ１を生成する。具体的には、端末装置１０は、実行される各所定の処理が所定の条件を満たす時間帯に処理が実行されるように時間帯を決定することにより決定情報ＤＥＴ１を生成する。ここで、所定の条件を満たす時間帯とは、例えば端末装置１０のＣＰＵの使用率が常に所定の閾値以下となる時間帯である。すなわち、端末装置１０は、各処理に掛かる時間よりも長く端末装置１０のＣＰＵの使用率が常に所定の閾値以下となる時間に各処理が実行されるような各時間帯に決定する。図１の例を用いると、端末装置１０は、処理＃１に掛かる時間である１５分よりも長くＣＰＵの使用率が常に所定の閾値以下となる時間帯に決定する。

また、端末装置１０は、所定の条件を満たす時間帯のうち、所定の時間帯を優先的に選択してもよい。例えば、端末装置１０は、ＣＰＵの使用率が平均して最も低くなる時間帯を優先的に選択してもよい。また、例えば、端末装置１０は、所定の処理に掛かる時間よりもできる限り長くＣＰＵの使用率が常に所定の閾値以下となる時間帯を優先的に選択してもよい。また、例えば、端末装置１０は、予め定められた所定の時間帯に属する時間帯を優先的に選択してもよい。具体的には、端末装置１０は、昼の時間帯として予め定められた１１時から１７時までの時間帯を優先的に選択してもよい。

また、例えば、端末装置１０は、各時間帯に対する所定の処理の優先度に基づいて、所定の条件を満たす時間帯に実行される処理として、所定の処理を優先的に選択する。例えば、端末装置１０は、所定の処理が移動手段のダイヤ改正の更新である場合には、朝の早い時間帯として予め定められた時間帯に対する所定の処理の優先度を高くする。そして、端末装置１０は、所定の条件を満たす時間帯のうち、出来る限り早い時間帯にダイヤ改正の更新の処理が実行されるように時間帯を決定する。

また、例えば、端末装置１０は、所定の処理がＯＳのアップデートである場合には、端末装置１０の利用が制限されるため、昼の時間帯として予め定められた時間帯に対する所定の処理の優先度を低くする。そして、端末装置１０は、所定の条件を満たす時間帯のうち、出来る限り日中の時間帯にＯＳのアップデートの処理が実行されないように決定する。この場合において、端末装置１０は、所定の条件を満たす時間帯のうち、出来る限り遅い時間帯にＯＳのアップデートの処理が実行されるように時間帯を決定してもよい。

図１に示す例では、端末装置１０は、処理＃１を９時から１０時の時間帯に行うことを決定する。なぜなら、９時から１０時の時間帯における端末装置１０のＣＰＵの使用率が所定の条件を満たすからである。同様の理由により、端末装置１０は、処理＃２を１８時から１９時の時間帯に行うことを決定する。また、端末装置１０は、処理＃３と処理＃４とを１時から２時の時間帯に行うことを決定する。具体的な例を挙げると、朝の早い時間帯に決定された処理＃１はダイヤ改正の更新であり、夜の遅い時間帯に決定された処理＃４はＯＳのアップデートである。

〔情報処理のバリエーション〕
以下、実施形態にかかる情報処理のバリエーションについて説明する。

〔ライフルーチン〕
端末装置１０は、取得した履歴情報に基づいて利用者の生活の習慣（言い換えると、ライフルーチン）を示す生活情報を推定する。例えば、端末装置１０は、利用者が何時に就寝して何時に起床するのかといった生活情報を推定する。図１に示す例では、端末装置１０は、グラフＧＲ１により示される１日の時間帯のうち２４時以降の処理状況が低いため（又は、常に所定の閾値以内であるため）、利用者は２４時に就寝すると推定する。

また、端末装置１０は、グラフＧＲ１により示される１日の時間帯のうち７時から９時頃の処理状況が急激に増加するため、利用者は７時前に起床すると推定する。また、端末装置１０は、１日の時間帯のうち１３時から１７時の処理状況はゼロではないが、７時から９時頃の処理状況と比べて少ないため、利用者は仕事中又は学業中であると推定する。このように、端末装置１０は、１日の時間帯におけるユーザの生活情報を推定して所定の処理を実行させる時間帯を決定してもよい。

また、端末装置１０は、取得した履歴情報に基づいて利用者の曜日毎の生活情報を推定する。例えば、端末装置１０は、曜日毎の履歴情報に基づいて１日の時間帯毎の処理状況を推定する。具体的な例を挙げると、端末装置１０は、毎週月曜日の履歴情報を各時間で平均化することで月曜日の処理状況を推定する。なお、端末装置１０は、毎週月曜日の履歴情報を時間軸で平均化することで月曜日の処理状況を推定するグラフを生成してもよい。また、端末装置１０は、毎週休日の履歴情報を各時間で平均化することで休日の処理状況を推定してもよい。

このように、端末装置１０は、特定の曜日毎の生活情報を推定して所定の処理を実行させる時間帯を決定してもよい。例えば、端末装置１０は、平日の２４時以降の処理状況が低い場合であっても、毎週土曜日の２４時以降の処理状況が高い場合には、利用者は土曜に深夜遅くまで起きている可能性が高いと推定してもよい。

〔センサ情報〕
端末装置１０は、履歴情報とセンサ情報とに基づいて時間帯を決定する。例えば、端末装置１０は、履歴情報と共に位置情報を取得する。そして、端末装置１０は、取得した履歴情報に基づいて推定された時間帯毎の処理状況と位置情報とに基づいて、所定の処理を実行させる時間帯を決定する。例えば、端末装置１０は、位置情報が初めて検出された位置を示した場合には、仮に所定の時間帯における日常の処理状況の負担が小さくても、利用者が初めて訪れたと推定された位置にいる間には、処理を行わないようにしてもよい。例えば旅行中の場合である。

また、端末装置１０は、位置情報が定期的に検出された位置を示した場合には、利用者が出張中であると推定して、出張中である場合の履歴情報に基づいて処理状況の負担が小さくなる時間帯に処理を実行するようにしてもよい。例えば、端末装置１０は、所定の位置情報で所定の時間帯における処理状況が多い場合には、利用者が出張中であると推定して、仮に所定の時間帯における日常の処理状況の負担が小さくても、処理を行わないようにする。

なお、端末装置１０は、位置情報に基づいて時間帯毎の処理状況を推定してもよい。例えば、端末装置１０は、所定の時間帯における日常の処理状況が３０％の場合でも、位置情報を含む履歴情報に基づいて、処理状況が５０％であると推定してもよい。このように、端末装置１０は、位置情報に基づいて、所定の処理を実行させる時間帯を決定してもよいし、時間帯毎の処理状況を推定してもよい。

例えば、端末装置１０は、履歴情報と共に接続状況を取得する。ここでの接続状況とは、Ｗｉｆｉ等の無線やケーブル等の有線による接続状況である。そして、端末装置１０は、取得した履歴情報に基づいて推定された時間帯毎の処理状況と接続状況とに基づいて、所定の処理を実行させる時間帯を決定する。例えば、端末装置１０は、端末装置１０が無線や有線でインターネットに接続されている場合には、利用者が端末装置１０を利用している可能性が高いと推定して、仮に所定の時間帯における日常の処理状況の負担が小さくても、接続されている間は処理を行わないようにする。

なお、端末装置１０は、接続状況に基づいて時間帯毎の処理状況を推定してもよい。例えば、端末装置１０は、所定の時間帯における日常の処理状況が３０％の場合でも、接続状況を含む履歴情報に基づいて、処理状況が５０％であると推定してもよい。このように、端末装置１０は、接続状況に基づいて、所定の処理を実行させる時間帯を決定してもよいし、時間帯毎の処理状況を推定してもよい。

例えば、端末装置１０は、履歴情報と共に物理的な状態に関する情報を取得する。例えば、端末装置１０は、ジャイロセンサにより検出された情報を取得する。具体的には、端末装置１０は、端末装置１０の角度状態に関する情報を取得する。そして、端末装置１０は、取得した履歴情報に基づいて推定された時間帯毎の処理状況と、端末装置１０の物理的な状態に関する情報とに基づいて、所定の処理を実行させる時間帯を決定する。例えば、端末装置１０は、端末装置１０が垂直状態の場合には、端末装置１０がポケットの中にある可能性が高いと推定して、処理に掛かる時間が所定の閾値以内の所定の処理を優先的に選択して処理を行ってもよい。また、端末装置１０は、端末装置１０が水平状態の場合には、利用者が端末装置１０を利用している可能性が高いと推定して、仮に所定の時間帯における日常の処理状況の負担が小さくても、処理を行わないようにしてもよい。

なお、端末装置１０は、物理的な状態に関する情報に基づいて時間帯毎の処理状況を推定してもよい。例えば、端末装置１０は、所定の時間帯における日常の処理状況が３０％の場合でも、物理的な状態に関する情報を含む履歴情報に基づいて、処理状況が５０％であると推定してもよい。このように、端末装置１０は、物理的な状態に関する情報に基づいて、所定の処理を実行させる時間帯を決定してもよいし、時間帯毎の処理状況を推定してもよい。

例えば、端末装置１０は、履歴情報と共に予めインストールされたアプリの起動状況を取得する。例えば、端末装置１０は、ゲームアプリの起動状況を取得する。そして、端末装置１０は、取得した履歴情報に基づいて推定された時間帯毎の処理状況と、アプリの起動状況とに基づいて、所定の処理を実行させる時間帯を決定する。例えば、端末装置１０は、ゲームアプリが起動中の場合には、利用者が端末装置１０を利用している可能性が高いと推定して、仮に所定の時間帯における日常の処理状況の負担が小さくても、処理を行わないようにする。また、端末装置１０は、履歴情報に基づいてゲームアプリの起動状況の優先度を高くしてもよい。例えば、端末装置１０は、ゲームアプリの起動の頻度が多い場合には利用者がゲーマーである可能性が高いと推定して、ゲームアプリの起動状況の優先度を高くしてもよい。

なお、端末装置１０は、アプリの起動状況に基づいて時間帯毎の処理状況を推定してもよい。例えば、端末装置１０は、所定の時間帯における日常の処理状況が３０％の場合でも、アプリの起動状況を含む履歴情報に基づいて、処理状況が５０％であると推定してもよい。このように、端末装置１０は、アプリの起動状況に基づいて、所定の処理を実行させる時間帯を決定してもよいし、時間帯毎の処理状況を推定してもよい。

例えば、端末装置１０は、充電状況を含む履歴情報に基づいて処理状況を推定してもよい。例えば、端末装置１０は、所定の時間帯における端末装置１０の充電状況の履歴情報に基づいて、端末装置１０が充電中である頻度が高い所定の時間帯では処理状況の負担が小さいと推定してもよい。例えば、端末装置１０は、充電中である頻度が高い所定の時間帯では、処理に掛かる時間が所定の閾値以上の所定の処理を優先的に選択して処理を行ってもよい。

〔複数の端末装置で処理を行う場合〕
端末装置１０は、複数の端末装置１０がある場合において、各端末装置に所定の処理を実行させる時間帯を決定する。すなわち、端末装置１０は、複数の端末装置間で、各端末装置に実行させる時間帯を決定する。例えば、端末装置１０は、複数の端末装置１０における端末装置毎に推定された時間帯毎の処理状況に基づいて、各端末装置に所定の処理を実行させる時間帯を決定する。言い替えると、端末装置１０は、端末装置毎の処理状況に基づいて、各時間帯に処理を行う端末装置の優先順位を決定する。例えば家庭に複数の端末装置１０がある場合を一例として説明する。

例えば、端末装置１０は、家庭に子供用の端末装置と両親用の端末装置とがある場合には、子供は先に就寝する可能性が高いと推定して、子供用の端末装置に所定の処理を実行させる時間帯を先の時間帯（又は夜の早い時間帯）に決定する。そして、端末装置１０は、両親は後に就寝する可能性が高いと推定して、両親用の端末装置に所定の処理を実行させる時間帯を後の時間帯（又は夜の遅い時間帯）に決定する。同様に、端末装置１０は、子供は後に起床する可能性が高いと推定して、子供用の端末装置に所定の処理を実行させる時間帯を後の時間帯（又は朝の遅い時間帯）に決定する。そして、端末装置１０は、両親は先に起床する可能性が高いと推定して、両親用の端末装置に所定の処理を実行させる時間帯を先の時間帯（又は朝の早い時間帯）に決定する。

このように、端末装置１０は、所定の関係を有する複数の端末装置間で、各端末装置により取得された情報の送受信を行うことによって、所定の処理を各端末装置に実行させる時間帯を決定する。

また、端末装置１０は、所定の関係を有する複数の端末装置に、所定の処理に関する情報を配分してもよい。例えば、家庭に４台の端末装置１０があり、各々の端末装置１０に所定の処理を実行させる場合を例とする。この場合において、１台の端末装置１０が４台分の所定の処理に関する情報を所定のサーバから受信することにより、その１台の端末装置１０が、残りの３台の端末装置１０に所定の処理に関する情報を送信してもよい。このようにして、実施形態に係る情報処理は、各々の端末装置１０に其々の所定の時間帯に所定の処理を実行させることができる。

〔中断可能な処理を優先する場合〕
端末装置１０は、処理の実行中に利用者の操作に応じて停止又は中断可能な処理を優先的に選択する。例えば、端末装置１０は、予め定められた所定の時間帯に属する時間帯において、仮に所定の時間帯における日常の処理状況の負担が小さくても、途中で停止又は中断可能な処理を優先的に実行させてもよい。例えば、端末装置１０は、日中の所定の時間帯に定期的に端末装置１０を利用する可能性がある場合には、利用者の操作に応じて停止又は中断可能な処理を優先して選択してもよい。

〔情報処理サーバで処理を行う場合〕
なお、実施形態に係る情報処理は、情報処理サーバ１００により行われてもよい。例えば、情報処理サーバ１００は、端末装置１０から履歴情報を取得することで、実施形態に係る情報処理を行ってもよい。図２に示すように、実施形態に係る情報処理は、端末装置１０と、情報処理サーバ１００とにより行われてもよい（以下、端末装置１０と、情報処理サーバ１００とを含む情報処理のシステムを、適宜「情報処理システム１」と呼ぶ）。例えば、端末装置１０と、情報処理サーバ１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続されてもよい。なお、図２に示した情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の情報処理サーバ１００が含まれてもよい。

端末装置１０は、情報処理サーバ１００との間で情報の送受信を行うことによって、所定の処理を実行させる時間帯を決定してもよい。

また、実施形態に係る情報処理は、例えば複数の端末装置間で情報の送受信を行う場合などのように各端末装置に所定の処理を実行させる時間帯を別々になるように決定するため、情報処理サーバ１００に掛かる処理の負荷を軽減させることができる。

以下、実施形態に係る情報処理が、情報処理サーバ１００により実行される場合の処理を説明する。情報処理サーバ１００は、端末装置１０により実行された情報処理の履歴情報を取得する。情報処理サーバ１００は、取得した履歴情報に基づいて、端末装置１０による処理状況を時間帯毎に推定する。また、情報処理サーバ１００は、処理状況を時間帯毎に推定するグラフを生成してもよい。例えば、情報処理サーバ１００は、図１に示すグラフＧＲ１を生成する。ここで、情報処理サーバ１００は、取得した履歴情報を所定の条件を満たす各時間で平均化することによりグラフを生成してもよい。ここで、所定の条件を満たす各時間とは、例えば曜日毎における各時間である。

また、情報処理サーバ１００は、端末装置１０により実行される所定の処理に関する情報を取得する。例えば、情報処理サーバ１００は、図１に示す処理ＩＮＦ１を取得する。また、情報処理サーバ１００は、実行される各所定の処理が所定の条件を満たす時間帯に処理が実行されるように時間帯を決定する。ここで、所定の条件を満たす時間帯とは、例えば端末装置１０のＣＰＵの使用率が常に所定の閾値以下となる時間帯である。情報処理サーバ１００は、各所定の処理の時間帯を決定することにより、図１に示す決定情報ＤＥＴ１を生成する。

なお、情報処理サーバ１００は、所定の条件を満たす時間帯のうち、所定の時間帯を優先的に選択してもよい。例えば、情報処理サーバ１００は、端末装置１０のＣＰＵの使用率が平均して最も低くなる時間帯を優先的に選択してもよい。なお、情報処理サーバ１００は、各時間帯に対する所定の処理の優先度に基づいて、所定の条件を満たす時間帯に実行される処理として、所定の処理を優先的に選択してもよい。例えば、所定の処理が移動手段のダイヤ改正の更新の場合や、ＯＳのアップデートの場合である。

また、情報処理サーバ１００は、決定した時間帯に処理を行わせるための制御情報を端末装置１０に送信する。例えば、情報処理サーバ１００は、決定情報ＤＥＴ１に基づく時間帯に各処理を行わせるための制御情報を端末装置１０に送信する。端末装置１０は、情報処理サーバ１００から送信された制御情報に従って、所定の時間帯に所定の処理を実行する。

〔２．端末装置の構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る端末装置１０の構成について説明する。図２は、実施形態に係る端末装置１０の構成例を示す図である。図２に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、入力部１２と、出力部１３と、制御部１４と、センサ１５と、記憶部１２０とを有する。

（通信部１１）
通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１は、所定のネットワークＮと有線又は無線で接続され、所定のネットワークＮを介して、情報処理サーバ１００との間で情報の送受信を行う。また、通信部１１は、所定の関係を有する複数の端末装置１０との間で情報の送受信を行う。

（入力部１２）
入力部１２は、ユーザからの各種操作を受け付ける。例えば、入力部１２は、タッチパネル機能により表示面を介してユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１２は、端末装置１０に設けられたボタンや、端末装置１０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。

また、端末装置１０がスマートスピーカーである場合には、端末装置１０は音声入力装置（例えば、マイク等）を有し、入力部１２は、音声入力装置を介して受付けた音声を用いて、上述した各種の処理を実行するものとする。例えば、入力部１２は、ユーザが発した音声の内容を各種の音声解析技術により特定し、特定した内容に応じて各種の処理を実行する。

（出力部１３）
出力部１３は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。また、出力部１３は、利用者の操作に応じて各種情報を表示する。

（センサ１５）
センサ１５は、端末装置１０の側部又は内部に備えられたセンサであり任意の情報を検出する。センサ１５は、例えば端末装置１０の物理的な状態を測定する任意のセンサである。例えば、センサ１５は、ジャイロセンサ、加速度センサ、又は音センサ等である。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図２に示すように、記憶部１２０は、履歴情報記憶部１２１と、処理情報記憶部１２２とを有する。

履歴情報記憶部１２１は、端末装置１０により実行された情報処理の履歴情報を記憶する。例えば、履歴情報記憶部１２１は、曜日毎に端末装置１０により実行された情報処理の履歴情報を、対応する曜日毎に記憶してもよい。ここで、図３に、実施形態に係る履歴情報記憶部１２１の一例を示す。図３に示すように、履歴情報記憶部１２１は、「ログＩＤ」、「取得日時」、「曜日」、「処理状況」といった項目を有する。

「ログＩＤ」は、端末装置１０により実行された情報処理の履歴情報を識別するための識別情報を示す。「処理日時」は、情報処理が端末装置１０に実行された日時を示す。「曜日」は、情報処理が端末装置１０に実行された日時の曜日を示す。「処理状況」は、情報処理によって実行された端末装置１０のＣＰＵの使用率を示す。例えば、「処理状況」は、所定の時間において、アプリ毎に実行された端末装置１０のＣＰＵの使用率を示す。

また、履歴情報記憶部１２１は、端末装置１０により実行された情報処理の履歴情報と共に、端末装置１０の位置情報を対応付けて記憶してもよい。また、履歴情報記憶部１２１は、端末装置１０により実行された情報処理の履歴情報と共に、端末装置１０の接続状況を対応付けて記憶してもよい。また、履歴情報記憶部１２１は、端末装置１０により実行された情報処理の履歴情報と共に、端末装置１０の物理的な状態を対応付けて記憶してもよい。また、履歴情報記憶部１２１は、端末装置１０により実行された情報処理の履歴情報と共に、端末装置１０のアプリの起動状況を対応付けて記憶してもよい。また、履歴情報記憶部１２１は、端末装置１０により実行された情報処理の履歴情報と共に、端末装置１０の充電状態に関する情報を対応付けて記憶してもよい。

ここで、図４に、実施形態に係る履歴情報記憶部１２１の一例を示す。図４に示すように、履歴情報記憶部１２１は、「ログＩＤ」、「取得日時」、「曜日」、「処理状況」といった項目の他に、「位置情報」、「接続状況」、「物理状態」、「起動状況」、「充電状態」、「温度」、「照度」といった項目を有してもよい。

図４の「ログＩＤ」と、「取得日時」と、「曜日」と、「処理状況」は、図３と同様である。「位置情報」は、情報処理が実行された際の端末装置１０の位置情報を示す。例えば、「位置情報」には、所在地など（例えば市区町村等、公的機関により指定された住所）の位置情報が記憶される。「接続状況」は、情報処理が実行された際の端末装置１０の接続情報を示す。「物理状態」は、情報処理が実行された際の端末装置１０の物理的な状態に関する情報を示す。「起動状況」は、情報処理が実行された際の端末装置１０のアプリの起動状況を示す。「充電状態」は、情報処理が実行された際の端末装置１０の充電状態に関する情報を示す。

「温度」は、情報処理が実行された際の端末装置１０の温度情報を示す。「温度」には、例えばゲームや動画が長時間利用された際の端末装置１０の温度情報が記憶される。「照度」は、情報処理が実行された際の端末装置１０の周囲の照度情報を示す。「照度」には、例えば就寝前の寝室で利用された際の端末装置１０の周囲の照度情報が記憶される。また、「照度」には、例えば屋外で利用された際の端末装置１０の周囲の照度情報が記憶される。

処理情報記憶部１２２は、実行される所定の処理に関する情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係る処理情報記憶部１２２の一例を示す。図５に示すように、処理情報記憶部１２２は、「処理ＩＤ」、「処理情報」、「処理時間」、「処理負担」といった項目を有する。

「処理ＩＤ」は、端末装置１０に実行される所定の処理を識別するための識別情報を示す。「処理情報」は、端末装置１０に実行される所定の処理の情報を示す。「処理時間」は、端末装置１０に実行される所定の処理に掛かる時間を示す。「処理負担」は、端末装置１０に実行される所定の処理によるＣＰＵの使用率を示す。

なお、図２に示されていないが、記憶部１２０は、決定情報記憶部１２３を有してもよい。決定情報記憶部１２３は、決定部１４５により決定された決定情報を記憶する。例えば、決定情報記憶部１２３は、所定の処理を実行する時間帯に関する情報を記憶する。

（制御部１４）
制御部１４は、例えば、コントローラ（controller）であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、端末装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ（Random Access Memory)を作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムには、端末装置１０にインストールされたアプリケーションのプログラムが含まれる。例えば、この各種プログラムには、端末装置１０により実行された情報処理の履歴を取得するアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部１４は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図２に示すように、制御部１４は、取得部１４１と、推定部１４２と、生活推定部１４３と、算出部１４４と、決定部１４５と、検出部１４６とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。

上述のように、制御部１４に係る各処理部は、各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。すなわち、取得部１４１が実行する処理は、例えば情報処理プログラムに係る取得手順により実現される。同様に、推定部１４２が実行する処理は、情報処理プログラムに係る推定手順により実現され、生活推定部１４３が実行する処理は、情報処理プログラムに係る生活推定手順により実現され、算出部１４４が実行する処理は、情報処理プログラムに係る算出手順により実現され、決定部１４５が実行する処理は、情報処理プログラムに係る決定手順により実現され、検出部１４６が実行する処理は、情報処理プログラムに係る検出手順により実現される。

（取得部１４１）
取得部１４１は、端末装置１０により実行された情報処理の履歴を示す履歴情報を取得する。例えば、取得部１４１は、曜日毎の履歴情報を取得する。

取得部１４１は、履歴情報と共に、端末装置１０の位置情報を取得する。また、取得部１４１は、履歴情報と共に、端末装置１０の接続状況を取得する。また、取得部１４１は、履歴情報と共に、端末装置１０の物理的な状態に関する情報を取得する。また、取得部１４１は、履歴情報と共に、端末装置１０のアプリの起動状況を取得する。また、取得部１４１は、履歴情報と共に、端末装置１０により実行されたアプリの起動状況のうちゲームアプリの起動状況を取得する。また、取得部１４１は、端末装置１０の充電状態に関する情報を取得する。

取得部１４１は、端末装置１０により実行される所定の処理に関する情報を取得する。例えば、取得部１４１は、端末装置１０により実行される複数のアプリの更新情報を取得する。例えば、取得部１４１は、ウィルススキャン、データ更新、バックアップ、又はアップデータに関する更新情報を取得する。

なお、取得部１４１は、記憶部１２０に格納された情報を取得する。例えば、取得部１４１は、履歴情報記憶部１２１に記憶された履歴情報を取得する。また、例えば、取得部１４１は、処理情報記憶部１２２に記憶された所定の処理に関する情報を取得する。

（推定部１４２）
推定部１４２は、取得部１４１により取得された履歴情報に基づいて、端末装置１０による処理状況を時間帯毎に推定する。例えば、推定部１４２は、端末装置１０の充電状態を含む履歴情報に基づいて、処理状況を推定する。また、推定部１４２は、履歴情報記憶部１２１に記憶された温度情報に基づいて、例えばゲームや動画が長時間利用されている時間帯を推定する。また、推定部１４２は、履歴情報記憶部１２１に記憶された照度情報（例えば、暗い、明るい等）に基づいて、例えば就寝前の寝室での処理状況や、屋外での処理状況を推定する。なお、推定部１４２は、照度情報に基づいて、例えば就寝前の時間帯や、屋外にいる時間帯を推定してもよい。

（生活推定部１４３）
生活推定部１４３は、取得部１４１により取得された履歴情報に基づいて、利用者の生活の習慣を示す生活情報を推定する。例えば、生活推定部１４３は、取得部１４１により取得された履歴情報に基づいて、利用者の曜日毎の生活情報を推定する。

（算出部１４４）
算出部１４４は、推定部１４２により推定された時間帯毎の処理状況の各々の信用度を算出する。ここで、算出部１４４により算出された信用度が高いほど、推定部１４２による処理状況の推定が統計的に正確であることを意味する。また、算出部１４４は、生活推定部１４３により推定された利用者の生活情報の信用度を算出する。なお、算出部１４４により算出された信用度が高いほど、生活推定部１４３による生活情報の推定が統計的に正確であることを意味する。

（決定部１４５）
決定部１４５は、推定部１４２により推定された時間帯毎の処理状況に基づいて、端末装置１０に所定の処理を実行させる時間帯を決定する。

決定部１４５は、生活推定部１４３により推定された生活情報に基づいて、端末装置１０に所定の処理を実行させる時間帯を決定する。例えば、決定部１４５は、生活推定部１４３によって利用者の平日の起床時間が７時頃であると推定された場合には、７時前の時間帯を決定する。また、例えば、決定部１４５は、生活推定部１４３によって利用者の平日の就寝時間が２４時頃であると推定された場合には、２４時以降の時間帯を決定する。また、決定部１４５は、生活推定部１４３により推定された曜日毎の生活情報に基づいて、端末装置１０に所定の処理を実行させる時間帯を決定する。例えば、決定部１４５は、生活推定部１４３によって利用者の土曜の就寝時間が夜遅いと推定された場合には、日曜の朝頃の時間帯を決定する。

決定部１４５は、取得部１４１により取得された履歴情報に基づいて推定された時間帯毎の処理状況と、取得部１４１により取得された位置情報とに基づいて、端末装置１０に所定の処理を実行させる時間帯を決定する。例えば、決定部１４５は、端末装置１０の位置情報が初めて検出された位置を示した場合には、仮に所定の時間帯における日常の処理状況の負担が小さくても、利用者が初めて訪れたと推定された位置にいる間は、所定の処理を行わないようにしてもよい。

決定部１４５は、取得部１４１により取得された履歴情報に基づいて推定された時間帯毎の処理状況と、取得部１４１により取得された接続状況とに基づいて、端末装置１０に所定の処理を実行させる時間帯を決定する。例えば、決定部１４５は、端末装置１０が無線や有線でインターネットに接続されている場合には、利用者が端末装置１０を利用している可能性が高いと推定して、仮に所定の時間帯における日常の処理状況の負担が小さくても、接続されている間は処理を行わないようにする。

決定部１４５は、取得部１４１により取得された履歴情報に基づいて推定された時間帯毎の処理状況と、取得部１４１により取得された物理的な状態に関する情報とに基づいて、端末装置１０に所定の処理を実行させる時間帯を決定する。例えば、決定部１４５は、端末装置１０が垂直状態の場合には、端末装置１０がポケットの中にある可能性が高いと推定して、処理に掛かる時間が所定の閾値以内の所定の処理を優先的に選択してもよい。例えば、決定部１４５は、端末装置１０が水平状態の場合には、利用者が端末装置１０を利用している可能性が高いと推定して、仮に所定の時間帯における日常の処理状況の負担が小さくても、処理を行わないようにしてもよい。

決定部１４５は、取得部１４１により取得された履歴情報に基づいて推定された時間帯毎の処理状況と、取得部１４１により取得されたアプリの起動状況とに基づいて、端末装置１０に所定の処理を実行させる時間帯を決定する。例えば、決定部１４５は、アプリが起動中の場合には、利用者が端末装置１０を利用している可能性が高いと推定して、仮に所定の時間帯における日常の処理状況の負担が小さくても、処理を行わないようにする。

決定部１４５は、取得部１４１により取得された履歴情報に基づいて推定された時間帯毎の処理状況と、取得部１４１により取得されたゲームアプリの起動状況とに基づいて、端末装置１０に所定の処理を実行させる時間帯を決定する。また、決定部１４５は、取得部１４１によって取得された履歴情報に基づいてゲームアプリの起動状況の優先度を高くしてもよい。例えば、決定部１４５は、ゲームアプリの起動の頻度が多い場合には利用者がゲーマーである可能性が高いと推定して、ゲームアプリの起動状況の優先度を高くしてもよい。

決定部１４５は、所定の処理として、利用者の操作に対して所定の応答を行う処理よりも優先度が低い処理を実行させる時間帯を決定する。

決定部１４５は、予め定められた所定の時間帯に属する時間帯を優先して決定する。例えば、決定部１４５は、一日のうち昼の時間帯として予め定められた時間帯に属する時間帯を優先して決定する。例えば、決定部１４５は、昼の時間帯として予め定められた１１時から１７時までの時間帯の中から優先的に選択してもよい。

決定部１４５は、複数の端末装置１０について、端末装置毎に推定された時間帯毎の処理状況に基づいて、各端末装置１０に所定の処理を実行させる時間帯を決定する。例えば、決定部１４５は、複数の端末装置１０における端末装置毎に推定された時間帯毎の処理状況に基づいて、各端末装置に所定の処理を実行させる時間帯を決定する。言い替えると、決定部１４５は、端末装置毎の処理状況に基づいて、各時間帯に処理を行う端末装置の優先順位を決定する。

決定部１４５は、処理状況が所定の条件を満たす時間帯において実行する処理として、その時間帯よりも処理に掛かる時間が短い処理を優先的に選択する。例えば、決定部１４５は、処理状況が常に所定の閾値以下となる時間帯よりも処理に掛かる時間が短い処理を優先的に選択する。また、決定部１４５は、各処理に掛かる時間よりも長く端末装置１０のＣＰＵの使用率が常に所定の閾値以下となる時間に各処理が実行されるように各時間帯を決定する。

決定部１４５は、端末装置１０により実行される処理として、その処理の実行中に利用者の操作に応じて中断可能な処理を優先的に選択する。例えば、決定部１４５は、利用者がゲームアプリを起動した際に中断可能な処理を優先的に選択する。例えば、決定部１４５は、その処理の中断後所定の時間において、中断した処理の状況から再度処理を実行することができる処理を優先的に選択する。例えば、決定部１４５は、ゲームアプリを終了した際に、ゲームアプリの起動に伴い中断された処理の状況から再度処理を続けることができる処理を優先的に選択する。また、決定部１４５は、利用者の操作に応じて中断可能な処理であって、中断の間、端末装置１０の利用の影響が少ない処理を優先的に選択してもよい。

決定部１４５は、推定部１４２により推定された処理状況のうち、算出部１４４により算出された信用度が所定の閾値以上である処理状況に基づいて、端末装置１０に所定の処理を実行させる時間帯を決定する。また、決定部１４５は、生活推定部１４３により推定された利用者の生活情報のうち、算出部１４４により算出された信用度が所定の閾値以上である生活情報に基づいて、端末装置１０に所定の処理を実行させる時間帯を決定してもよい。

決定部１４５は、取得部１４１により取得された複数のアプリの更新情報のうち、優先して実行するアプリの更新情報を選択する。

（検出部１４６）
検出部１４６は、端末装置１０に備えられたセンサにより取得可能な情報を検出する。具体的には、検出部１４６は、センサ１５から各種のセンサ情報を取得して検出する。ここで、センサ１５は、例えば端末装置１０の物理的な状態を測定する任意のセンサである。例えば、検出部１４６は、端末装置１０の位置情報を検出する。例えば、検出部１４６は、端末装置１０に備えられたＧＰＳ（Global Positioning System）によって位置情報を検出する。また、例えば、検出部１４６は、端末装置１０の接続状況に関する情報を検出する。また、例えば、検出部１４６は、端末装置１０の物理的な状態に関する情報を検出する。例えば、検出部１４６は、端末装置１０に備えられたジャイロセンサによって物理的な状態に関する情報を検出する。例えば、検出部１４６は、ジャイロセンサによって端末装置１０の角度情報を検出する。また、例えば、検出部１４６は、端末装置１０のアプリの起動状況に関する情報を検出する。また、例えば、検出部１４６は、端末装置１０の充電状態に関する情報を検出する。また、例えば、検出部１４６は、端末装置１０の温度に関する情報を検出する。また、例えば、検出部１４６は、端末装置１０の周囲の照度に関する情報を検出する。

〔３．情報処理のフロー〕
次に、図６を用いて、実施形態に係る情報処理による処理手順について説明する。図６は、実施形態に係る情報処理による処理手順を示すフローチャートである。

図６に示すように、端末装置１０は、実行される所定の処理がない場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、実行される所定の処理があるまで待機する。また、端末装置１０は、実行される所定の処理がある場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、端末装置１０により実行された履歴情報を取得する（ステップＳ１０２）。

また、端末装置１０は、取得した履歴情報に基づいて、処理状況を時間帯毎に推定する（ステップＳ１０３）。また、端末装置１０は、推定した時間帯毎の処理状況に基づいて、端末装置１０に所定の処理を実行させる時間帯を決定する（ステップＳ１０４）。

〔４．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理プログラムは、取得手順と、推定手順と、決定手順とを有する。取得手順は、端末装置１０により実行された情報処理の履歴を示す履歴情報を取得する。推定手順は、取得手順により取得された履歴情報に基づいて、端末装置１０による処理状況を時間帯ごとに推定する。決定手順は、推定手順により推定された時間帯ごとの処理状況に基づいて、端末装置１０に所定の処理を実行させる時間帯を決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理プログラムは、更なるユーザビリティの向上を促進させることができる。

また、実施形態に係る情報処理プログラムは、取得手順により取得された履歴情報に基づいて、利用者の生活の習慣を示す生活情報を推定する生活推定手順を有する。また、決定手順は、生活推定手順により推定された生活情報に基づいて、時間帯を決定する。

また、生活推定手順は、取得手順により取得された履歴情報に基づいて、利用者の曜日毎の生活情報を推定する。また、決定手順は、生活推定手順により推定された曜日毎の生活情報に基づいて、時間帯を決定する。

また、取得手順は、履歴情報と共に、端末装置の位置情報を取得する。また、決定手順は、履歴情報に基づいて推定された時間帯ごとの処理状況と、取得手順によって取得された位置情報とに基づいて、時間帯を決定する。

また、取得手順は、履歴情報と共に、端末装置の接続状況を取得する。また、決定手順は、履歴情報に基づいて推定された時間帯ごとの処理状況と、取得手順によって取得された接続状況とに基づいて、時間帯を決定する。

また、取得手順は、履歴情報と共に、端末装置の物理的な状態に関する情報を取得する。また、決定手順は、履歴情報に基づいて推定された時間帯ごとの処理状況と、取得手順によって取得された物理的な状態に関する情報とに基づいて、時間帯を決定する。

また、取得手順は、履歴情報と共に、端末装置のアプリの起動状況を取得する。また、決定手順は、履歴情報に基づいて推定された時間帯ごとの処理状況と、取得手順によって取得されたアプリの起動状況とに基づいて、時間帯を決定する。

また、決定手順は、履歴情報に基づいて推定された時間帯ごとの処理状況と、取得手順によって取得されたアプリの起動状況のうちゲームアプリの起動状況とに基づいて、時間帯を決定する。

また、推定手順は、端末装置の充電状態を含む履歴情報に基づいて、処理状況を推定する。

また、決定手順は、所定の処理として、利用者の操作に対して所定の応答を行う処理よりも優先度が低い処理を実行させる時間帯を決定する。

また、決定手順は、予め定められた所定の時間帯に属する時間帯を優先して決定する。

また、決定手順は、複数の端末装置について、端末装置ごとに推定された時間帯毎の処理状況に基づいて、各端末装置に所定の処理を実行させる時間帯を決定する。

また、決定手順は、処理状況が所定の条件を満たす時間帯において実行する処理として、時間帯よりも処理に掛かる時間が短い処理を優先的に選択する。

また、決定手順は、端末装置により実行される処理として、処理の実行中に利用者の操作に応じて中断可能な処理を優先的に選択する。

また、実施形態に係る情報処理プログラムは、推定手順により推定された時間帯毎の処理状況の各々の信用度を算出する算出手順を有する。また、決定手順は、算出手順により算出された信用度が所定の閾値以上である処理状況に基づいて、時間帯を決定する。

また、取得手順は、端末装置により実行される複数のアプリの更新情報を取得する。また、決定手順は、取得手順により取得された複数のアプリの更新情報のうち、優先して実行するアプリの更新情報を選択する。

また、取得手順は、ウィルススキャン、データ更新、バックアップ、又はアップデータのうち少なくともいずれか一つを含むアプリの更新情報を取得する。

〔５．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る端末装置１０は、例えば、図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図７は、端末装置１０の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る端末装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１４の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔６．その他〕
また、上記実施形態及び変形例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。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、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、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置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、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、上述してきた実施形態及び変形例は、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。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１情報処理システム
１０端末装置
１１通信部
１２入力部
１３出力部
１４制御部
１５センサ
１００情報処理サーバ
１２０記憶部
１２１履歴情報記憶部
１２２処理情報記憶部
１４１取得部
１４２推定部
１４３生活推定部
１４４算出部
１４５決定部
１４６検出部

Claims

端末装置により実行された情報処理の履歴を示す履歴情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された履歴情報に基づいて、前記端末装置による処理状況を時間帯ごとに推定する推定手順と、
前記推定手順により推定された時間帯ごとの処理状況に基づいて、前記端末装置に所定の処理を実行させる時間帯を決定する決定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
前記取得手順により取得された履歴情報に基づいて、利用者の生活の習慣を示す生活情報を推定する生活推定手順と、を更にコンピュータに実行させ、
前記決定手順は、
前記生活推定手順により推定された生活情報に基づいて、前記時間帯を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
前記生活推定手順は、
前記取得手順により取得された履歴情報に基づいて、利用者の曜日毎の生活情報を推定し、
前記決定手順は、
前記生活推定手順により推定された曜日毎の生活情報に基づいて、前記時間帯を決定する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理プログラム。
前記取得手順は、
前記履歴情報と共に、前記端末装置の位置情報を取得し、
前記決定手順は、
前記履歴情報に基づいて推定された時間帯ごとの処理状況と、前記取得手順によって取得された位置情報とに基づいて、前記時間帯を決定する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。
前記取得手順は、
前記履歴情報と共に、前記端末装置の接続状況を取得し、
前記決定手順は、
前記履歴情報に基づいて推定された時間帯ごとの処理状況と、前記取得手順によって取得された接続状況とに基づいて、前記時間帯を決定する
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プログラム。
前記取得手順は、
前記履歴情報と共に、前記端末装置の物理的な状態に関する情報を取得し、
前記決定手順は、
前記履歴情報に基づいて推定された時間帯ごとの処理状況と、前記取得手順によって取得された物理的な状態に関する情報とに基づいて、前記時間帯を決定する
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プログラム。
前記取得手順は、
前記履歴情報と共に、前記端末装置のアプリの起動状況を取得し、
前記決定手順は、
前記履歴情報に基づいて推定された時間帯ごとの処理状況と、前記取得手順によって取得されたアプリの起動状況とに基づいて、前記時間帯を決定する
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プログラム。
前記決定手順は、
前記履歴情報に基づいて推定された時間帯ごとの処理状況と、前記取得手順によって取得されたアプリの起動状況のうちゲームアプリの起動状況とに基づいて、前記時間帯を決定する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理プログラム。
前記推定手順は、
前記端末装置の充電状態を含む前記履歴情報に基づいて、前記処理状況を推定する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。
前記決定手順は、
前記所定の処理として、利用者の操作に対して所定の応答を行う処理よりも優先度が低い処理を実行させる時間帯を決定する
ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。
前記決定手順は、
予め定められた所定の時間帯に属する時間帯を優先して決定する
ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。
前記決定手順は、
複数の端末装置について、端末装置ごとに推定された時間帯毎の処理状況に基づいて、各端末装置に所定の処理を実行させる時間帯を決定する
ことを特徴とする請求項１〜１１いずれか一つに記載の情報処理プログラム。
前記決定手順は、
処理状況が所定の条件を満たす時間帯において実行する処理として、当該時間帯よりも処理に掛かる時間が短い処理を優先的に選択する
ことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。
前記決定手順は、
前記端末装置により実行される処理として、当該処理の実行中に利用者の操作に応じて中断可能な処理を優先的に選択する
ことを特徴とする請求項１〜１３のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。
前記推定手順により推定された時間帯毎の処理状況の各々の信用度を算出する算出手順と、を更にコンピュータに実行させ、
前記決定手順は、
前記算出手順により算出された信用度が所定の閾値以上である処理状況に基づいて、前記時間帯を決定する
ことを特徴とする請求項１〜１４のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。
前記取得手順は、
前記端末装置により実行される複数のアプリの更新情報を取得し、
前記決定手順は、
前記取得手順により取得された複数のアプリの更新情報のうち、優先して実行するアプリの更新情報を選択する
ことを特徴とする請求項１〜１５のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。
前記取得手順は、
ウィルススキャン、データ更新、バックアップ、又はアップデータのうち少なくともいずれか一つを含むアプリの更新情報を取得する
ことを特徴とする請求項１６に記載の情報処理プログラム。
情報処理装置であって、
端末装置により実行された情報処理の履歴を示す履歴情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された履歴情報に基づいて、前記端末装置による処理状況を時間帯ごとに推定する推定部と、
前記推定部により推定された時間帯ごとの処理状況に基づいて、前記端末装置に所定の処理を実行させる時間帯を決定する決定部と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
コンピュータにより実行される情報処理方法であって、
端末装置により実行された情報処理の履歴を示す履歴情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された履歴情報に基づいて、前記端末装置による処理状況を時間帯ごとに推定する推定工程と、
前記推定工程により推定された時間帯ごとの処理状況に基づいて、前記端末装置に所定の処理を実行させる時間帯を決定する決定工程と、
を含んだことを特徴とする情報処理方法。