JP2021105863A - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システム Download PDF

Info

Publication number
JP2021105863A
JP2021105863A JP2019237111A JP2019237111A JP2021105863A JP 2021105863 A JP2021105863 A JP 2021105863A JP 2019237111 A JP2019237111 A JP 2019237111A JP 2019237111 A JP2019237111 A JP 2019237111A JP 2021105863 A JP2021105863 A JP 2021105863A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
user
building
information
behavior
movement
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2019237111A
Other languages
English (en)
Other versions
JP7283379B2 (ja
Inventor
由里香 田中
Yurika Tanaka
由里香 田中
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toyota Motor Corp
Original Assignee
Toyota Motor Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toyota Motor Corp filed Critical Toyota Motor Corp
Priority to JP2019237111A priority Critical patent/JP7283379B2/ja
Priority to US17/130,396 priority patent/US11686591B2/en
Priority to CN202011543235.7A priority patent/CN113048994A/zh
Publication of JP2021105863A publication Critical patent/JP2021105863A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7283379B2 publication Critical patent/JP7283379B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G01C21/3484Personalized, e.g. from learned user behaviour or user-defined profiles
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/096805Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the transmitted instructions are used to compute a route
    • G08G1/096827Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the transmitted instructions are used to compute a route where the route is computed onboard
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/096833Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where different aspects are considered when computing the route
    • G08G1/096844Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where different aspects are considered when computing the route where the complete route is dynamically recomputed based on new data
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/123Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G01C21/3492Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments employing speed data or traffic data, e.g. real-time or historical

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

【課題】ユーザが所定の建物に到着を希望する時刻等を入力しなくても、当該建物への移動に関する情報をユーザに提供する。【解決手段】本願開示の情報処理装置は、ユーザの行動情報を検出可能なセンサにより検出された該ユーザの過去の行動情報に基づき生成された、該ユーザの行動モデルを用いて、そのときのユーザの行動パターンを特定することと、特定されたユーザの行動パターンに基づいて、該ユーザが移動先の建物に到着する予定到着時刻を予測することと、予測された予定到着時刻までに建物に到着できるように、該建物までの移動に関する情報をユーザに提供することと、を実行する制御部を備える。【選択図】図6

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システムに関する。
特許文献1には、ユーザの望む帰宅時刻に間に合う帰宅経路探索を行い、それをユーザに提示する情報提示装置に関する技術が開示されている。具体的には、車両に搭載される車載情報装置に、ユーザの希望する帰宅時刻を予め入力しておき、車載情報装置は、現在位置と住宅位置とに基づいて、希望帰宅時刻に帰宅するための出発時刻とその帰宅経路を算出し、当該出発時刻までに、その出発時刻と帰宅経路とをユーザに提示するように構成される。
特開2004−294429号公報
本発明の目的は、ユーザが所定の建物に到着を希望する時刻等を入力しなくても、当該建物への移動に関する情報をユーザに提供することができ、ユーザの利便性を高めることにある。
本願開示の情報処理装置は、ユーザの行動情報を検出可能なセンサにより検出された該ユーザの過去の行動情報に基づき生成された、該ユーザの行動モデルを用いて、該ユーザの行動パターンを特定することと、特定された前記ユーザの前記行動パターンに基づいて、該ユーザが移動先の建物に到着する予定到着時刻を予測することと、予測された前記予定到着時刻までに前記建物に到着できるように、該建物までの移動に関する情報を前記ユーザに提供することと、を実行する制御部を備える。
また、本願開示は、コンピュータによる情報処理方法の側面から捉えることができる。すなわち、本願開示の情報処理方法は、コンピュータが、ユーザの行動情報を検出可能なセンサにより検出された該ユーザの過去の行動情報に基づき生成された、該ユーザの行動モデルを用いて、該ユーザの行動パターンを特定することと、特定された前記ユーザの前記行動パターンに基づいて、該ユーザが移動先の建物に到着する予定到着時刻を予測することと、予測された前記予定到着時刻までに前記建物に到着できるように、該建物までの移動に関する情報を前記ユーザに提供することと、を実行する。
また、本願開示は、情報処理システムの側面から捉えることができる。すなわち、本願開示の情報処理システムは、建物に設けられたセンサによって検出されたユーザの行動情報を収集する第1装置と、前記第1装置で収集された前記行動情報に基づき前記ユーザの行動モデルを生成する第2装置と、前記第2装置で生成された前記行動モデルを用いて、そのときの該ユーザの行動パターンを特定することと、特定された該ユーザの該行動パターンに基づいて、該ユーザが移動先の建物に到着する予定到着時刻を予測することと、予測された該予定到着時刻までに該建物に到着できるように、該建物までの移動に関する情報を該ユーザに提供することと、を実行する制御部を備える情報処理装置と、を備える。
本願開示によれば、ユーザが所定の建物に到着を希望する時刻等を入力しなくても、当該建物への移動に関する情報をユーザに提供することができ、以て、ユーザの利便性が高められる。
情報処理システムの概略構成を示す図である。 宅内に配置された複数のセンサを例示する図である。 情報処理システムの構成要素をより詳細に示した図である。 宅内におけるユーザの位置を利用して検出されたユーザの行動に関する情報を示す図である。 宅内におけるユーザの位置と宅内の機器に関する情報を利用して検出されたユーザの行動に関する情報を示す図である。 ユーザに移動に関する情報を提供するためのフローチャートである。 ユーザに提供される自宅までの移動経路を説明するための第1の図である。 ユーザの携帯端末に提供する移動情報の第1の例を示す図である。 ユーザからの配車要求を処理するためのフローチャートである。 ユーザの携帯端末に提供する移動情報の第2の例を示す図である。 ユーザが有する携帯端末で検出されたユーザの行動に関する情報を示す図である。 ユーザに提供される自宅までの移動経路を説明するための第2の図である。 ユーザの携帯端末に提供する移動情報の第3の例を示す図である。
本願開示において、センサは、ユーザの行動情報を検出可能なものであれば、建物に設置されたものであってもよく、また建物外に配置されたもの(例えば、ユーザが携帯する携帯端末等)でもよい。当該センサは、ユーザの位置(例えば、どの部屋にいるか等)を検出するものであってもよいし、ユーザの行動(例えば、就寝、起床、食事、洗顔等)を検出するものであってもよい。また、当該センサは、建物内にある所定の機器が利用されたことを検出するものであってもよい。ここで、行動情報とは、ユーザの行動に関する情報であり、ユーザの位置、および/または、建物内での所定の機器のユーザの利用状況を時系列で表したデータとすることができる。例えば、行動情報は、ユーザが建物内のどの部屋にいるかを示した時系列データであってもよく、ユーザが建物内のどの機器(例えば、コンピュータや電化製品)を利用したかを示した時系列データであってもよい。また、これらの組み合わせであってもよい。
また、行動モデルとは、ユーザの建物への移動に関する行動パターンを表したモデルであり、ユーザの行動パターンを複数含むように生成されてもよい。当該行動モデルは、上記センサによって検出されたユーザの過去の行動情報に基づいて生成される。その上で、本願開示の情報処理装置の制御部は、当該行動モデルを用いて、そのときのユーザの行動パターンを特定する。ユーザの行動パターンの特定に当たって、制御部は、例えば、ユーザの現在位置や現在時刻等に基づき、行動モデルを用いて行うことができる。一般に、ユーザ(人)は毎日の生活のルーチンが決まっている場合が多い。そして、ユーザが所定の建物に移動することも当該ユーザのルーチンに組み込まれている場合もある。そこで、制御部は、特定された行動パターンに従って、ユーザの移動先である建物への予定到着時刻を予測することができる。
そして、制御部は、建物までの移動に関する情報(以下、「移動情報」という)をユーザに対して提供する。移動情報とは、ユーザの建物への移動に関する情報であり、予測された予定到着時刻までにユーザが建物に到着できるようにするための情報である。例えば
、予定到着時刻までの到着が可能となる出発時刻(移動開始時刻)、移動のための手段、移動時に通る経路等に関する情報が、移動情報として例示できる。このように本願開示の情報処理装置によれば、ユーザが情報処理装置に特定の情報を入力する等の作業を要することなく、情報処理装置がユーザの行動パターンを利用してユーザの建物への予定到着時刻を予測し、移動情報の提供が行われる。したがって、ユーザに対して利便性の高いサービスが提供されることになる。
以下、図面に基づいて、本願開示の実施の形態を説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本願開示は実施形態の構成に限定されない。
<第1の実施形態>
第1の実施形態に係る情報処理システムの概要について、図1を参照しながら説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、ユーザ10に関連付いた所定の建物(例えば、ユーザの自宅)50を管轄する収集装置100と、建物内においてユーザ10の行動をセンシングする複数のセンサを含むセンサ群200と、収集装置100と通信可能に接続された収集サーバ300と、ユーザ10に対して建物50への移動に関する移動情報の提供を行うサーバ400と、を含んで構成される。ここで、上記「ユーザ10に関連付いた所定の建物」とは、ユーザ10がある程度の頻度で、すなわち後述するユーザ10の行動モデルが生成可能な程度に行動を行う建物であり、本実施形態としては例示としてユーザ10の自宅とする。したがって、ユーザ10は建物(自宅)50内で日常の生活を行うことが、建物50とユーザ10との関連付けとなる。また、図1において、ユーザ10が2ヵ所記載されているが、これは建物50内にユーザ10が滞在している状態と、建物50の外にユーザ10が滞在している状態を同時に記載しているものであり、図1におけるユーザ10は同一人物である。
第1の実施形態に係る収集装置100は、ユーザの自宅(建物50)に設置された装置であって、センサ群200に含まれる各センサの検出データを収集する装置である。収集装置100による各センサからのデータ収集は、各センサにおいて一時的に記憶されていたデータを一定周期で収集するようにしてもよく、各センサからプッシュ型で送信されてくる検出データを都度、収集するようにしてもよい。収集装置100は、収集した検出データに対して、建物50の所有者であるユーザ10の関連付け処理を行う。これにより、収集装置100で収集された検出データは、ユーザ10に関連するデータであることが理解できる状態で収集サーバ300に送られる。
センサ群200は、宅内に設置された複数のセンサを含む。複数のセンサは、建物50におけるユーザ10の行動を検出できるものであれば、その種類は問わない。例えば、建物50内においてユーザ10がどこにいるかを検出するものであってもよいし、建物50内においてユーザ10が何をしているかを検出するものであってもよい。
収集サーバ300は、収集装置100から送信される検出データを収集する装置である。図示はしていないが、収集サーバ300は、ユーザ10とは異なるユーザに関連付けられた他の建物において収集された検出データも収集するように構成されている。そのため、収集サーバ300は、検出データの収集において、どのユーザに関連付けられた検出データであるか識別できるように検出データの収集を行う。
そして、サーバ400は、この収集サーバ300と通信可能に接続されている。サーバ400は、収集サーバ300で収集されたユーザ10に関連付けられた検出データからユーザ10の行動モデルを生成するとともに、その行動モデルを利用してユーザ10の建物50への移動(帰宅)に関する移動情報をユーザ10に提供する装置である。本実施形態では、サーバ400からの移動情報の提供は、ユーザ10の携帯端末20に対して行われ
るものとする。また、サーバ400は、提供された移動情報に対するユーザ10からの回答を踏まえて、自動運転車両(以下、単に「車両」という)500をユーザ10の元に手配するために車両500に対して指令を送信する装置でもある。本実施形態では、複数の車両500がサーバ400の管理下にあり、サーバ400から受信した指令に基づいて走行する。
なお、本実施形態では、建物50としてユーザ10の自宅を例示するが、ユーザ10がある程度の頻度で活動する建物であればそれ以外の建物であってもよい。例えば、ユーザ10が働く会社の施設等を建物50としてもよい。
ここで、ユーザ10の自宅である建物50に設けられたセンサ群200について、図2に基づいて説明する。図2は、建物50内に設置された複数のセンサを例示する図である。図示したように、本実施形態では、ユーザ10の居宅に複数のセンサが設置されている。センサは、部屋ごとに設置された人感センサ(実線で図示)と、各部屋に設置された機器に関連付いたセンサ(以下、機器センサ。点線で図示)と、ユーザ10の建物50への入退室を検出するセンサ(以下、入退室検出センサ。点線で図示)に大別することができる。人感センサによって、ユーザ10が宅内のどこに居るかを特定することができる。また、機器センサによって、ユーザ10が宅内でどの機器を利用しているかを特定することができる。また、入退室検出センサによって、ユーザ10が自宅から外に出たことを検出することができる。
人感センサは、人の存在を検出するセンサである。人感センサは、例えば、赤外線式のセンサであってもよいが、建物50内を撮像して得られた画像や、マイクによって集音した音声に基づいて人の有無を判定する装置であってもよい。
機器センサは、建物50内に設置され、ユーザ10が利用する所定の機器の利用状況を取得するセンサである。機器センサは、機器に内蔵されていてもよいし、機器の利用を間接的に検出するものであってもよい。例えば、機器に内蔵された距離センサによって、ユーザ10が正面にいることを検出してもよいし、通電を検出するセンサによって、機器が利用されていることを検出してもよい。また、機器上で動作するソフトウェアが、ユーザ10によって特定の操作が行われたことを検出してもよい。機器センサによるセンシングの対象は、特定のものに限られない。例えば、テレビに内蔵されたセンサが、テレビがついていることを検出してもよいし、特定のチャンネルがついていることを検出してもよい。また、炊飯器に内蔵されたセンサが、炊飯スイッチが押されたことを検出してもよいし、蓋が開閉されたことを検出してもよい。
入退室検出センサは、ユーザ10の建物50からの退室と建物50への入室を検出する手段である。入退室の検出は、例えば、玄関ドアに設けられたセンサを介して行うことができる。例えば、扉の開閉と施錠の状態を取得することで、ユーザ10の入退室を検出することができる。なお、入退室の検出は、画像に基づいて行ってもよい。例えば、玄関ホールに設置されたカメラによって、入退室を検出することもできる。なお、入退室検出センサは、必ずしも建物50内に設けられていなくてもよい。例えば、ユーザ10が所持する携帯端末20から位置情報を取得し、携帯端末20が建物50から離れた場合に退室したと判定してもよく、一方で携帯端末20が建物50に近付いた場合に入室(帰宅)したと判定してもよい。これらのセンサは収集装置100に接続され、収集装置100によって検出データが収集される。
次に、図3に基づいて、主にサーバ400の構成要素の詳細な説明を行う。図3は、本実施形態に係る情報処理システムに含まれるサーバ400の構成要素をより詳細に示すとともに、サーバ400から移動情報の提供を受けるユーザ10の携帯端末20の構成要素
を示した図である。
サーバ400は、汎用のコンピュータにより構成してもよい。すなわち、サーバ400は、CPUやGPU等のプロセッサ、RAMやROM等の主記憶装置、EPROM、ハードディスクドライブ、リムーバブルメディア等の補助記憶装置を有するコンピュータとして構成することができる。なお、リムーバブルメディアは、例えば、USBメモリ、あるいは、CDやDVDのようなディスク記録媒体であってもよい。補助記憶装置には、オペレーティングシステム(OS)、各種プログラム、各種テーブル等が格納されている。サーバ400は、機能部として通信部401、記憶部402、制御部403、入出力部404を有しており、補助記憶装置に格納されたプログラムを主記憶装置の作業領域にロードして実行し、プログラムの実行を通じて各機能部等が制御されることによって、各機能部における所定の目的に合致した各機能を実現することができる。ただし、一部または全部の機能はASICやFPGAのようなハードウェア回路によって実現されてもよい。
ここで、通信部401は、サーバ400をネットワークに接続するための通信インタフェースである。通信部401は、例えば、ネットワークインタフェースボードや、無線通信のための無線通信回路を含んで構成される。サーバ400は、通信部401を介して、収集サーバ300、車両500、携帯端末20やその他の外部装置と通信可能に接続される。
記憶部402は、主記憶装置と補助記憶装置を含んで構成される。主記憶装置は、制御部403によって実行されるプログラムや、当該制御プログラムが利用するデータが展開されるメモリである。補助記憶装置は、制御部403において実行されるプログラムや、当該制御プログラムが利用するデータが記憶される装置である。
さらに、記憶部402は、行動モデルを記憶する。行動モデルとは、ユーザ10の建物10への移動に関する典型的な行動パターンを表したモデルである。この行動モデルに含まれる行動パターンは、建物50内のユーザ10の行動に限られず、建物50の外におけるユーザ10の行動に関するものであってもよい。行動モデルは、ユーザが取った行動の履歴に基づいて生成される。行動モデルによって表された行動パターンを利用して、ユーザ10の建物50への移動を予測することが可能となる。行動モデルには、ユーザ10の建物50への到着時刻が直接関連付けられてもよく、または、予定到着時刻が推察できるように行動モデルが生成されてもよい。行動モデルは、センサ群200によって検出されたユーザ10の検出データに基づいて自動で生成される。行動モデルを自動生成する場合、機械学習を利用してもよい。
制御部403は、サーバ400が行う制御を司る機能部である。制御部403は、CPUなどの演算処理装置によって実現することができる。制御部403は、更に、モデル管理部4031と、パターン特定部4032と、予測部4033と、提供部4034、手配部4035の5つの機能部を有して構成される。各機能部は、記憶されたプログラムをCPUによって実行することで実現してもよい。
モデル管理部4031は、収集サーバ300によって収集されたユーザ10の行動情報に基づいて、ユーザ10の行動モデルを生成および更新する。ここで、ユーザの行動について説明する。図4に示すユーザ10の行動情報は、自宅である建物50内におけるユーザ10の位置を利用した場合の例である。また、図4には、上段(a)と下段(b)に2つの行動情報が示されている。図示した例において、横軸は時刻を表し、縦軸は、ユーザ10を検出した人感センサの場所を表す。すなわち、図示したユーザ10の行動は、建物50内におけるユーザ10の位置を時系列で表したものである。
図4の上段(a)に示す例では、ある平日の18:00にユーザ10が帰宅し、それが入退室検出センサによって検出されている。その後、ユーザ10は、場所をトイレからキッチンに移し、そこで食事を作り夕食を摂る。更にその後に、ユーザ10はリビングで過ごした後に、入浴し終始している旨が示されている。一方で、下段(b)の例では、別の平日の20:00にユーザ10が帰宅し、それが入退室検出センサによって検出されている。その後、ユーザ10は、場所をトイレからリビングに移し、そこで一定時間を過ごした後に、入浴し終始している旨が示されている。このように建物50でのユーザ10の過ごし方には、複数のパターンがあり得、本実施形態では上段(a)のパターンを「平日A」のパターン、下段(b)のパターンを「平日B」のパターンとする。
次に、ユーザ10の行動情報の別形態を図5に示す。図5に示すユーザ10の行動情報は、自宅である建物50内におけるユーザ10の位置を利用するとともに、建物50内において利用された機器に関する情報を利用した場合の例である。図示した例では、人感センサ、入退室検出センサに加えて機器センサが示されている。すなわち、図5に示したユーザ10の行動は、建物50内におけるユーザ10の位置と、ユーザ10による機器の利用状況を時系列で表したものである。なお、図5に示す形態においても、ユーザの過ごし方のパターンは複数あり得るが、図4の上段(a)に示す平日Aパターンに対応する行動情報のみを図5では示している。
図5に示す行動情報を見ると、ユーザ10が単にどの部屋に滞在しているかだけではなく、滞在している部屋でどのような行動を取っているかを把握することができる。例えば、キッチンに移動したユーザ10は冷蔵庫や電子レンジを利用したことで、キッチン内で夕食を作り食事を摂ったことが推察される。また、リビングではユーザ10はテレビを視聴したことが推察される。このような機器情報を利用することで、建物50内でのユーザの行動パターンを把握しやすくなる。
ここで、ユーザ10が平日の曜日に応じて平日Aと平日Bの何れかの行動を繰り返している場合、行動モデルに含まれている複数の行動パターンから、その日のユーザ10の行動パターンを特定できる場合がある(この行動パターンの特定は、後述するパターン特定部4032によって行われる)。その場合、ユーザ10が自宅である建物50に外出先から到着すべき時刻を予測することが可能となる。サーバ400が記憶する行動モデルは、このようにユーザ10の建物50への到着時刻の予測に資する行動パターンを時系列で表したデータである。なお、図示した例では、ユーザ10の存在または機器の利用有無を二値で表したが、より高次元のデータを利用してもよい。例えば、人感センサから得られるデータとして、単位時間における感知回数を利用してもよい。
また、行動モデルは、建物50への到着時刻の予測に資するデータであれば、建物50内でのユーザの行動に関するデータに限られない。例えば、建物50に到着する前にユーザ10が取る行動(例えば、夕食の食材を購入するために食料品ストアに立ち寄る行動等)を含む行動パターンが、行動モデルに含まれてもよい。このような建物50の外でのユーザ10の行動は、ユーザ10が有する携帯端末20の位置検出部23により検出される位置情報を利用して把握できる。なお、建物50に到着する前にユーザ10が取る行動に関する情報は、後述の図11に一例が示されている。
ここで、モデル管理部4031による、行動モデルの生成及び更新の詳細について説明する。モデル管理部4031は、収集サーバ300から送信されてくるユーザ10の行動情報(センサ群200によって検出された検出データ)を取得し、ユーザ10が建物50を離れたタイミング(外出したタイミング)をトリガとして、記憶部402に記憶されている行動モデルの更新を行う。具体的には、モデル管理部4031は、送信されてくる複数の検出データを、時系列形式のデータ(以下、時系列データ)に変換する。時系列デー
タは、例えば、センサの種類と時刻を要素に持ち、センシングによって得られた値が格納された配列データとすることができる。時系列データは、過去の所定の期間に対応する検出データを変換して得ることができる。
例えば、ユーザ10が朝外出した場合、モデル管理部4031は、前日に帰宅してから朝外出するまでの間に取得された検出データを時系列データに変換し、当該時系列データを用いて行動モデルを更新する。なお、行動モデルは、機械学習モデルであってもよいし、建物50内で行われる複数の行動と帰宅時刻との関係を統計的に表したモデルであってもよい。ユーザの行動パターンを表すものであれば、行動モデルはどのような形式であってもよい。行動モデルが機械学習モデルである場合、時系列データを特徴量に変換したうえで、当該特徴量を入力データ、外出時刻を教師データとして学習を行ってもよい。本実施形態では、図4に示す行動情報に応じた2つの行動パターンを含む行動モデルが、モデル管理部4031によって生成、更新されているものとする。
次にパターン特定部4032は、記憶部402に記憶されている行動モデルを用いて、そのときのユーザ10の行動パターンを特定する機能部である。例えば、図4に示す行動情報に基づいた2つの行動パターンが行動モデルに含まれている場合、パターン特定部4032はそのときのユーザ10の行動パターンが平日A、平日Bの何れのパターンであるかを特定する。行動パターンの特定に当たっては、その特定時の日時情報やユーザの現在位置情報等に基づいて当該特定を行ってもよい。また、予測部4033は、パターン特定部4032に特定された行動パターンに基づいて、そのときにユーザ10が建物50に到着する予定の時刻(予定到着時刻)を予測する。すなわち、建物50内外でのユーザの行動がパターン化している場合には、その行動パターンと、ユーザ10が建物50に到着を希望する時刻との間に一定の相関を見出せることから、当該相関を利用して予測部4033は予定到着時刻を予測する。
提供部4034は、予測部4033により予測された予定到着時刻までにユーザ10が建物50に到着できるようにするための移動情報を、ユーザ10の携帯端末20に提供する機能部である。移動情報としては、例えば、該移動のための移動手段(車両、公共機関、歩行等)と、建物50に向かって移動を開始する移動開始時刻と、建物50までの移動経路とのうち少なくとも1つに関する情報が含まれるのが好ましいが、これら以外の有用な情報が含まれてもよい。また、提供部4034による移動情報の提供先は、携帯端末20に限られず、ユーザ10がアクセス可能であればその他の端末(例えば、ユーザ10の勤務施設に配置される固定端末等)であってもよい。また、手配部4035は、提供部4034により提供された移動情報に対するユーザ10からの回答に従って、ユーザ10が建物50に移動するための車両500の配車の指示を生成し、車両500に送信する。当該指示を受けた車両500は、その指示内容に従ってユーザ10の送迎を自動運転で行う。
次に、入出力部404は、情報の入出力を行うためのインタフェースである。入出力部404は、例えば、ディスプレイ装置やタッチパネルを有して構成される。入出力部404は、キーボード、近距離通信手段、タッチスクリーンなどを含んでいてもよい。
ここで、ユーザ10が有する携帯端末20の構成要素について説明する。携帯端末20は、機能部として通信部21、入出力部22、位置検出部23を有しているが、これら以外の機能部を有していても構わない。通信部21は、携帯端末20をネットワークに接続するための通信インタフェースであり、例えば、ネットワークインタフェースボードや、無線通信のための無線通信回路を含んで構成される。入出力部22は、通信部21を介して外部から送信されてきた情報等を表示させたり、通信部21を介して外部に情報を送信する際に当該情報を入力したりするための機能部であり、例えば、ディスプレイ装置やタ
ッチパネルを有して構成される。位置検出部23は、携帯端末20の位置を検出するための機能部であり、例えばGPS装置を有して形成される。
ここで、サーバ400による移動情報の提供処理について、図6に示すフローチャートに基づいて説明する。当該提供処理は、制御部403によって実行される。先ず、S101では、移動情報の提供に必要な情報が取得される。具体的には、ユーザ10の現在位置や現在時刻に関する情報が取得される。ユーザ10の現在位置は、ユーザ10の携帯端末20が有する位置検出部23によって検出された位置情報がサーバ400に送信され取得可能である。S101の処理が終了するとS102へ進む。
S102では、パターン特定部4032により、その時点でのユーザ10の行動パターン、すなわち自宅である建物50への移動に関する行動パターンが、記憶部402に記憶されている行動モデルを用いて特定される。先ず、図4や図5に示すように行動モデルが、建物50に設けられたセンサ群200によって検出された検出データにより生成され、当該行動モデルに2つの行動パターン(平日Aと平日Bの2パターン)が含まれているケースに基づいて説明する。当該行動モデルは、ユーザ10が過去に自宅である建物50に到着した後に取った行動に基づいて生成されたものである。したがって、行動モデルに含まれる2つの行動パターンは、ユーザ10が建物50内で繰り返し実行する行動を反映するものである。
パターン特定部4032による行動パターンの特定は、現在時刻やユーザ10の現在位置に基づいて行われる。例えば、平日Aのパターンと平日Bのパターンが平日の曜日によって区分けられるのであれば、現在の曜日情報に基づいて現時点でユーザが取る行動パターンを平日A、平日Bの何れかのパターンに特定することができる。一方で、仮に現在の曜日が平日Aパターンに対応する曜日であるにもかかわらず、ユーザの現在位置が建物50に18:00までに移動するには遠すぎるような場合には、行動パターンを平日Bに特定することができる。
また、別法として、記憶部402に記憶されている行動モデルに、携帯端末20によって取得されたユーザ10の外での行動情報(位置検出部23によって検出された検出データ)により生成された行動パターンが含まれているケースについても説明する。例えば、ユーザ10が自宅である建物50に到着する前に所定の建物(食料品を購入するための食料品ストアや、子供を預けている保育園等)に立ち寄る行動パターンが考えられる。そして、各行動パターンでは、所定の時刻(例えば、18:15分等)にユーザ10が建物50に到着しているように記録されている。そして、ユーザ10が、行動パターンに記録されている立ち寄り場所に、当該行動パターンに記録されている時刻に位置している場合には、パターン特定部4032は、ユーザが取る行動パターンを、記録されている当該行動パターンに特定することができる。
S102で行動パターンが特定されると、次いで予測部4033により、ユーザ10の建物50への到着予定の時刻(予定到着時刻)が予測される。上記の例では、例えば、特定された行動パターンが、平日Aであった場合には予定到着時刻が18:00と予測され、平日Bであった場合には予定到着時刻が20:00と予測される。また、特定された行動パターンが帰宅前に所定の建物に立ち寄る行動パターンに特定された場合には、予定到着時刻が18:15と予測されることになる。すなわち、予測部4033により予測される予定到着時刻は、特定された行動パターンにおいて設定されている建物50への到着時刻(帰宅時刻)を反映するものである。S103の処理が終了すると、S104へ進む。
S104では、S103で予測した予定到着時刻と現在時刻との差が所定時間以上であるか否かが判定される。予定到着時刻が現在時刻よりも大きく先の場合には、それまでに
何らかの事情が生じユーザ10の行動が行動パターンからずれてくる可能性が高くなる。そこで、予定到着時刻と現在時刻との差が所定時間以上開いている場合には、後述のS105以降の処理が留保される。すなわち、S104で肯定判定される場合には、サーバ400から携帯端末20への移動情報の提供が留保されることになる。なお、S104で肯定判定されると処理はS107へ進み、S104で一定時間、処理が待機される。この待機時間は、再びS104の処理が行われるタイミングにおいて、予定到着時刻と現在時刻との差が所定時間未満となる時間である。
また、S104で否定判定されると、処理はS105へ進む。S105では、提供部4034によって移動情報の生成が行われる。移動情報は、ユーザ10の現在位置から建物50への移動に関する情報であって、S103で予測された予定到着時刻までにユーザ10が建物50に到着できるようにするための情報である。本実施形態の移動情報には、例えば、移動時に通る経路である「帰宅ルート」、移動のための「手段」、予定到着時刻までの到着を可能とする「出発時刻」(移動開始時刻)、移動に関連する「交通情報」、遅延の可能性に関連する「遅延可能性」が含まれる。
ここで、移動情報の生成の詳細について、図7及び図8に基づいて説明する。図7は、ユーザ10の現在位置から建物50までの移動経路を説明するための図であり、図8は、後述のS106で提供された移動情報が携帯端末20の入出力部22で表示された状態を示す図である。また、図8から、移動情報のデータ構造を理解することができる。移動情報における「帰宅ルート」には、本実施形態では、現在位置から建物50まで車両500で移動する移動経路としてR1〜R3までの3つの経路と、鉄道を利用して現在位置から建物50まで移動するための経路が抽出される。車両500による移動経路の抽出については、様々な観点から行うことができる。例えば、移動距離が最短となる経路、有料道路を利用する経路、有料道路を利用しない経路等の観点に基づいて、車両500による移動経路が抽出できる。移動経路R1は3つの経路の中で移動経路が一番長いが、経路の途中で交通渋滞や道路工事等の特段の事情は生じていない。移動経路R2は3つの経路の中で移動経路が一番短いが、経路の途中で交通渋滞が生じている。移動経路R3は3つの経路の中で移動経路が二番目に長いが、経路の途中で道路工事が生じている。交通渋滞や道路工事に関する情報は、サーバ400が、これらの情報を配信する外部装置にアクセスすることで取得される。また、予定到着時刻までの現在位置から建物50への移動に鉄道の利用が有用である場合には、本実施形態のように「帰宅ルート」に利用可能な鉄道の情報が示される。
また、移動情報の「手段」には、本実施形態の場合、上述した各移動経路に対応した移動手段として、車両と鉄道が示される。
そして、提供部4034は、このような移動経路に関する事情を考慮して、ユーザ10が予定到着時刻(本実施形態では、予定帰宅時刻である18:00)までに建物50に到着できるようにするために現在位置を出発すべき時刻(移動を開始すべき時刻)を算出する。例えば、移動経路R1については、交通渋滞や道路工事等の事情は生じていないため、移動経路R1の距離と、想定される車両500の標準速度とに基づいて移動に要する時間を算出し、それに従って出発時刻が算出される。移動経路R2や移動経路R3については、交通渋滞や道路工事が生じているかことから、移動経路R2又はR3の距離と、想定される車両500の標準速度とに基づいて移動に要する時間に、交通渋滞や道路工事に影響分を考慮して、各経路の移動に要する時間を算出し、それに従って出発時刻が算出される。以上を踏まえると、本実施形態の移動情報では、移動経路R1、R2、R3のそれぞれに対応した「出発時刻」は、17:15、16:40、17:00となる。また、移動手段が鉄道である場合には、利用する電車の最寄り駅からの出発時刻に間に合う時刻が、現在位置からの移動開始時刻である、移動情報における「出発時刻」に示される。
また、移動情報における「交通情報」には、移動経路における交通渋滞や道路工事に関する情報が示される。上記の通り、これらの情報は、サーバ400が外部装置から取得できる。なお、移動手段が鉄道である場合は、「交通情報」として電車遅延に関する情報が示されてもよい。また、移動情報における「遅延可能性」には、「交通情報」に示される事情を考慮して、予定到着時刻までに建物50に到着できなくなる可能性の程度が示される。本実施形態では、移動経路R2で生じている交通渋滞の規模を考慮して遅延可能性が高い旨等が示されている。
このようにS105において、「帰宅ルート」、「手段」、「出発時刻」、「交通情報」、「遅延可能性」を有する移動情報が提供部4034によって生成されると、生成された当該移動情報が、提供部4034によってユーザの携帯端末20に提供される(S106の処理)。当該移動情報が提供された携帯端末20の入出力部22に表示された画面が、図8に示す内容のものになる。このような移動情報の提供を受けたユーザ10においては、自己の行動パターンが考慮された帰宅時刻(予定到着時刻)までに自宅(建物50)に到着可能な移動情報が提供されることになる。本実施形態では、ユーザ10自身は、自分で予定到着時刻を入力していない。したがって、ユーザの利便性が非常に高い移動サービスが提供されることになる。例えば、ユーザが何らかの作業を行っている最中では、帰宅時刻を失念する可能性がある。しかし、上述したように移動情報がサーバ400から携帯端末20に自動的に提供されるのであれば、ユーザの注意を喚起することができ、サービスの有用性が極めて高いと言える。
ここで、図8を見ると理解できるように、携帯端末20に表示される画面下に「手配」ボタンが配置されている。すなわち、提供部4034によって提供された移動情報には、移動手段が車両である場合に当該移動を実現するための車両500の手配に関する情報が含まれている。移動情報を見たユーザ10が、提示された移動経路のうち何れかの移動経路に従って車両500で移動を希望する場合には、画面左端のチェックボックスに選択記号(チェック)を入力した上で「手配」ボタンを押下する。この結果、携帯端末20からサーバ400に対して、車両500の配車要求が届けられる。
上記配車要求を受け取ったサーバ400においては、手配部4035が要求内容に従った車両500の手配処理を行う。ここで、手配部4035による手配処理について、図9に示すフローチャートに基づいて説明する。先ず、S201では、ユーザ10から配車要求があるか否かが判定される。S201で肯定判定されると処理はS202へ進み、S202では、ユーザ10からの配車要求に好適な車両500を決定する。例えば、ユーザ10が選択した移動経路に対応した出発時刻までにユーザ10の現在位置にユーザ10をピックアップできる場所に位置している車両500が、当該配車要求に対応可能な車両500として決定される。移動車両が決定されると、その車両500に、ユーザ10の現在位置から建物50までの移動に関する情報として、ユーザ10の現在位置と、ユーザ10が選択した移動経路の情報が設定される(S203の処理)。自動運転が可能な車両500は、設定された移動経路に従って運行が行われることになる。そして、S204で手配部4035によって上記車両500に対して、自動運転の指示が出される。当該指示を受けた車両500は、ユーザ10の現在位置まで移動してユーザ10をピックアップし、その後ユーザ10によって選択された移動経路に従って、建物50まで移動する。
このような自動運転可能な車両500の配車処理が行われることで、ユーザ10は、予定到着時刻までに建物10に移動可能な車両500を容易に手配できるとともに、当該時刻までに建物50に到着することができる。したがって、ユーザ10が受ける移動サービスの利便性は極めて高いと言える。
<第1の実施形態の変形例1>
上記第1の実施形態の第1の変形例について、図10に基づいて説明する。図10は、提供部4034によって本変形例の移動情報が携帯端末20に提供された際に、携帯端末20の入出力部22に表示された表示例である。本変形例では、何らかの理由でパターン特定部4032によってユーザ10の行動パターンを1つのものに特定できなかったため、行動モデルに含まれる行動パターンのうち複数の行動パターンへの特定が行われたものとする。図10に示す例では、行動モデルに含まれる2つの行動パターンへの特定が行われている。
このような場合、図10に示すように、各行動パターンに対応する移動情報を、携帯端末20の入出力部22で並べて比較できるように、提供部4034が当該移動情報の提供を行う。図10に示す形態では、平日Aのパターンに対応する移動情報を上段に示し、平日Bのパターンに対応する移動情報を下段に示している。このように各行動パターンに応じた移動情報を並べて表示することで、ユーザ10の建物50への移動の選択の幅を広げることができ、サーバ400による移動サービスの利便性向上を図ることができる。
なお、複数の行動パターンが特定された場合、別法として、予定到着時刻が最も早い行動パターンの移動情報のみを表示するようにしてもよい。このようにすることで、建物50への移動をユーザ10に注意喚起することができる。
<第1の実施形態の変形例2>
上記第1の実施形態の第2の変形例について説明する。本変形例では、予測部4033の予定到着時刻の予測に関して、図5に示すように建物50内の機器に設けられた機器センサによる検出データに基づいて生成された行動モデルを用いて、ユーザ10の行動パターンを特定するとともに、その行動パターンに含まれる当該機器を用いた作業を第1所定時刻までに開始できるように予定到着時刻を予測する。例えば、図5に示す行動情報から分かるように、ユーザ10は21:00(第1所定時刻)にリビングのテレビを視聴する行動パターンを有している。このことから、ユーザは21:00に視聴したいテレビ番組を有していると推察される。そこで、予測部4033は、当該テレビ番組に間に合う時刻(例えば、20:50)を予定到着時刻として予測してもよい。このように予定到着時刻を予測し移動情報を提供することで、ユーザ10においては少なくともテレビでの番組視聴には間に合うように建物50に到着することができる。
また予測部4033の予定到着時刻の予測に関して、別法として、図5に示すように建物50内の機器に設けられた機器センサによる検出データに基づいて生成された行動モデルを用いて、ユーザ10の行動パターンを特定するとともに、その行動パターンに含まれる当該機器を用いた作業を第2所定時刻までに終了できるように予定到着時刻を予測する。上記の場合と同様に、ユーザ10は21:00に視聴したいテレビ番組を有していると推察されるものとする。ここで、図5に示す行動情報から、ユーザ10は、テレビ視聴の前にリビングで夕飯を摂るパターンを有している。そこで、ユーザ10は、テレビ視聴の前の20:50(第2所定時刻)までに夕飯を終了できるような時刻(例えば、最低限の食事時間を考慮して20:00)を予定到着時刻として予測してもよい。このように予定到着時刻を予測し移動情報を提供することで、ユーザ10においては夕食を済ませた上でテレビでの番組視聴にも間に合うように建物50に到着することができる。
<第1の実施形態の変形例3>
上記第1の実施形態の第3の変形例について説明する。上述までの実施形態では、建物50はユーザ10が居住する自宅であるが、それに代えて建物50はユーザ10が業務を行う会社の施設であってもよい。すなわち、ユーザ10の行動パターンが形成できる程度にユーザ10が行動する建物であれば、上述までの実施形態と同じようにその建物への移
動に関する情報の提供を受けることができる。
<第2の実施形態>
第2の実施形態について、図11〜図13に基づいて説明する。図11は、行動モデルの生成に利用される、建物50の外でユーザ10が取った行動情報を表す。図11に示す行動情報は、ユーザ10が有する携帯端末20の位置検出部23により検出される位置情報より生成される。図11に行動情報は、ユーザ10が建物50に到着する前の一定の時間帯において、ユーザ10が立ち寄る施設(建物)に関する情報であり、「日付」、「曜日」、「立ち寄り施設」、「滞在時間」のフィールドを有している。「日付」には、その立ち寄りが行われた日付情報が示され、「曜日」には、その立ち寄りが行われた曜日情報が示される。なお、本実施形態では、「曜日」に、上記の平日Aパターンに対応する曜日情報が「平日A」として示され、平日Bパターンに対応する曜日情報が「平日B」として示されている。「立ち寄り施設」には、ユーザ10が立ち寄った施設の情報が示されている。「滞在時間」には、立ち寄った施設の滞在時間の情報が示されている。
そして、本実施形態の提供部4034は、ユーザ10から建物50への移動情報を生成するに当たって、パターン特定部4032によって特定された行動パターンに基づいて、建物50に到着する前に、それとは異なる建物(施設)に立ち寄りを行うか否かを判定する。例えば、パターン特定部4032によって行動パターンが平日Aのパターンに特定された場合、図11において「曜日」フィールドに平日Aパターンに対応する曜日が入力されている行動情報を参照すると、ユーザ10は施設X、Y、Zに立ち寄っていることが分かる。そこで、このような場合には、提供部4034は、移動情報として、その立ち寄り施設X、Y、Zを経由して現在位置から建物50に至るまでの経路情報を提供する。
ここで、本実施形態では、図12に示すように、上記経路R1上に施設Xと施設Yが位置し、上記経路R3上に施設Zが位置しているものとする。このような各施設の配置も考慮して、提供部4034は、図13に示すように携帯端末20に表示される移動情報を生成する。具体的には、本実施形態の移動情報には、上述までの形態と同じように「帰宅ルート」、「手段」、「出発時刻」が含まれ、更に、「立ち寄り施設」と「立ち寄り時間」が含まれる。
そして、移動情報における「立ち寄り施設」には、移動経路を考慮してユーザの立ち寄りが想定される施設に関する情報が示される。上記の通り、移動経路R1上には施設Xと施設Yが位置しているため、移動経路R1に対応する移動情報においては、これらの施設が「立ち寄り施設」に表示されるが、施設Zは表示されない。一方で、移動経路R3上には施設Zが位置しているため、移動経路R3に対応する移動情報においては、施設Zが「立ち寄り施設」に表示されるが、施設Xと施設Yは表示されない。なお、移動経路R2には、行動情報からユーザ10が立ち寄り得る施設は見出せないため「立ち寄り施設」への表示は無い。
また、移動情報における「立ち寄り時間」には、「立ち寄り施設」に示されている施設に立ち寄ることができる時間が示されている。当該立ち寄り時間は、ユーザ10の行動情報における「滞在時間」を考慮して決定されている。そして、移動情報における「出発時刻」は、建物50への到着が予測された予定到着時刻に間に合うように、且つ、立ち寄り施設での立ち寄り時間も考慮された上で決定されている。
このように提供部4034によって移動情報が生成され、ユーザ10の携帯端末に当該移動情報が提供されると、ユーザ10においては、施設への立ち寄りを含めて自己の行動パターンが考慮された帰宅時刻(予定到着時刻)までに自宅(建物50)に到着可能な移動情報が提供されることになる。このとき、ユーザ10自身は、自分で予定到着時刻を入
力していないので、ユーザの利便性が非常に高い移動サービスが提供されることになる。更に、本実施形態でも、提示された移動情報に対して「手配要求」をサーバ400に回答することで、手配部4035により自動運転可能な車両500の配車処理が行われる。この結果、ユーザ10は、予定到着時刻までに建物10に移動可能な車両500を容易に手配できるとともに、立ち寄り施設に立ち寄った上で当該時刻までに建物50に到着することができる。この点からも、ユーザ10が受ける移動サービスの利便性は極めて高いと言える。
<その他の変形例>
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本開示はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施しうる。例えば、本開示において説明した処理や手段は、技術的な矛盾が生じない限りにおいて、自由に組み合わせて実施することができる。
また、1つの装置が行うものとして説明した処理が、複数の装置によって分担して実行されてもよい。例えば、モデル管理部4031をサーバ400とは別の演算処理装置に形成してもよい。このとき当該別の演算処理装置はサーバ400と好適に協働可能に構成される。また、異なる装置が行うものとして説明した処理が、1つの装置によって実行されても構わない。コンピュータシステムにおいて、各機能をどのようなハードウェア構成(サーバ構成)によって実現するかは柔軟に変更可能である。
本開示は、上記の実施形態で説明した機能を実装したコンピュータプログラムをコンピュータに供給し、当該コンピュータが有する1つ以上のプロセッサがプログラムを読み出して実行することによっても実現可能である。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータのシステムバスに接続可能な非一時的なコンピュータ可読記憶媒体によってコンピュータに提供されてもよいし、ネットワークを介してコンピュータに提供されてもよい。非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、例えば、磁気ディスク(フロッピー(登録商標)ディスク、ハードディスクドライブ(HDD)等)、光ディスク(CD−ROM、DVDディスク・ブルーレイディスク等)など任意のタイプのディスク、読み込み専用メモリ(ROM)、ランダムアクセスメモリ(RAM)、EPROM、EEPROM、磁気カード、フラッシュメモリ、光学式カード、電子的命令を格納するために適した任意のタイプの媒体を含む。
10・・・ユーザ
20・・・携帯端末
50・・・建物
100・・・収集装置
401・・・通信部
402・・・記憶部
403・・・制御部
404・・・入出力部
200・・・センサ群
300・・・収集サーバ
400・・・サーバ
500・・・車両

Claims (20)

  1. ユーザの行動情報を検出可能なセンサにより検出された該ユーザの過去の行動情報に基づき生成された、該ユーザの行動モデルを用いて、該ユーザの行動パターンを特定することと、
    特定された前記ユーザの前記行動パターンに基づいて、該ユーザが移動先の建物に到着する予定到着時刻を予測することと、
    予測された前記予定到着時刻までに前記建物に到着できるように、該建物までの移動に関する情報を前記ユーザに提供することと、
    を実行する制御部を備える、情報処理装置。
  2. 前記制御部は、前記移動に関する情報として、該移動のための移動手段と、前記建物に向かって移動を開始する移動開始時刻と、該建物までの移動経路とのうち少なくとも1つに関する情報を提供する、
    請求項1に記載の情報処理装置。
  3. 前記制御部は、前記ユーザの位置と前記建物との間の交通状況に基づいて、該建物までの移動経路を決定する、
    請求項2に記載の情報処理装置。
  4. 前記センサは、前記ユーザの携帯端末に設けられ、
    前記制御部は、過去に前記ユーザが前記建物の外にいたときに前記センサによって検出された前記行動情報に基づき生成された前記行動モデルを用いて、該ユーザの前記行動パターンを特定する、
    請求項1から請求項3の何れか1項に記載の情報処理装置。
  5. 前記センサは、前記建物内に設けられ、
    前記制御部は、過去に前記ユーザが前記建物内にいたときに前記センサによって検出された前記行動情報に基づき生成された前記行動モデルを用いて、前記ユーザの前記行動パターンを特定する、
    請求項1から請求項3の何れか1項に記載の情報処理装置。
  6. 前記建物は、前記ユーザが居住する建物である、
    請求項5に記載の情報処理装置。
  7. 前記行動情報は、前記センサにより検出された情報であって、過去に前記ユーザが前記建物に到着した後の該ユーザの行動に関する情報であり、
    前記制御部は、前記行動情報に基づいて生成された前記行動モデルを用いて、前記ユーザの前記行動パターンを特定する、
    請求項5又は請求項6に記載の情報処理装置。
  8. 前記センサは、前記建物に設置された所定の機器に設けられ、
    前記制御部は、前記センサにより検出された情報であって前記所定の機器の利用に関連する情報に基づき生成された前記行動モデルを用いて、前記ユーザの前記行動パターンを特定し、該ユーザが該行動パターンの示す作業を第1所定時刻までに開始できるように前記建物までの移動に関する情報を提供する、
    請求項7に記載の情報処理装置。
  9. 前記センサは、前記建物に設置された所定の機器に設けられ、
    前記制御部は、前記センサにより検出された情報であって前記所定の機器の利用に関連
    する情報に基づき生成された前記行動モデルを用いて、前記ユーザの前記行動パターンを特定し、該ユーザが該行動パターンの示す作業を第2所定時刻までに終了できるように前記建物までの移動に関する情報を提供する、
    請求項7に記載の情報処理装置。
  10. 前記制御部は、複数の前記行動パターンを特定した場合、それぞれの該行動パターンに基づいて予測された前記予定到着時刻に対応する前記建物までの移動に関する情報を、前記ユーザが並べて比較できるように提供する、
    請求項1から請求項9の何れか1項に記載の情報処理装置。
  11. 前記制御部は、複数の前記行動パターンを特定した場合、それぞれの該行動パターンに基づいて予測された前記予定到着時刻のうち最も早い予定到着時刻に基づいて、前記建物までの移動に関する情報を前記ユーザに提供する、
    請求項1から請求項9の何れか1項に記載の情報処理装置。
  12. 前記制御部は、予測した前記予定到着時刻と現在時刻との差が所定時間以上である場合には、前記ユーザへの前記建物までの移動に関する情報の提供を留保する、
    請求項1から請求項11の何れか1項に記載の情報処理装置。
  13. 前記制御部は、予測した前記予定到着時刻と現在時刻との差が前記所定時間未満になると、前記建物までの移動に関する情報を前記ユーザに提供する、
    請求項12に記載の情報処理装置。
  14. 前記制御部は、前記建物までの移動に関する情報として、更に車両の手配に関する情報を提供する、
    請求項1から請求項13の何れか1項に記載の情報処理装置。
  15. 前記制御部は、前記ユーザから前記車両の手配要求があった場合、該車両を該ユーザの位置に移動させるとともに、該ユーザに提供された該建物までの移動に関する情報を該車両に提供する、
    請求項14に記載の情報処理装置。
  16. 前記制御部は、前記ユーザが別の建物に立ち寄って前記建物に移動すると判断する場合、該別の建物を経由して該建物に至るまでの経路情報を、該建物までの移動に関する情報として該ユーザに提供する、
    請求項1から請求項15の何れか1項に記載の情報処理装置。
  17. 前記別の建物は複数である、
    請求項16に記載の情報処理装置。
  18. 前記制御部は、特定された前記行動パターンに基づいて、ユーザが前記別の建物に立ち寄ると判断する、
    請求項16又は請求項17に記載の情報処理装置。
  19. コンピュータが、
    ユーザの行動情報を検出可能なセンサにより検出された該ユーザの過去の行動情報に基づき生成された、該ユーザの行動モデルを用いて、該ユーザの行動パターンを特定することと、
    特定された前記ユーザの前記行動パターンに基づいて、該ユーザが移動先の建物に到着する予定到着時刻を予測することと、
    予測された前記予定到着時刻までに前記建物に到着できるように、該建物までの移動に関する情報を前記ユーザに提供することと、
    を実行する情報処理方法。
  20. 建物に設けられたセンサによって検出されたユーザの行動情報を収集する第1装置と、
    前記第1装置で収集された前記行動情報に基づき前記ユーザの行動モデルを生成する第2装置と、
    前記第2装置で生成された前記行動モデルを用いて、そのときの該ユーザの行動パターンを特定することと、特定された該ユーザの該行動パターンに基づいて、該ユーザが移動先の建物に到着する予定到着時刻を予測することと、予測された該予定到着時刻までに該建物に到着できるように、該建物までの移動に関する情報を該ユーザに提供することと、を実行する制御部を備える情報処理装置と、
    を備える情報処理システム。
JP2019237111A 2019-12-26 2019-12-26 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システム Active JP7283379B2 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019237111A JP7283379B2 (ja) 2019-12-26 2019-12-26 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システム
US17/130,396 US11686591B2 (en) 2019-12-26 2020-12-22 Information processing apparatus, information processing methods and information processing system
CN202011543235.7A CN113048994A (zh) 2019-12-26 2020-12-24 信息处理装置、信息处理方法以及信息处理系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019237111A JP7283379B2 (ja) 2019-12-26 2019-12-26 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2021105863A true JP2021105863A (ja) 2021-07-26
JP7283379B2 JP7283379B2 (ja) 2023-05-30

Family

ID=76508198

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019237111A Active JP7283379B2 (ja) 2019-12-26 2019-12-26 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11686591B2 (ja)
JP (1) JP7283379B2 (ja)
CN (1) CN113048994A (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220222597A1 (en) * 2021-01-12 2022-07-14 Waymo Llc Timing of pickups for autonomous vehicles

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004283491A (ja) * 2003-03-25 2004-10-14 Full Time System:Kk ロッカーシステム
JP2005079898A (ja) * 2003-08-29 2005-03-24 Omron Corp 写真シール作成装置および写真シール作成方法
JP2005145655A (ja) * 2003-11-14 2005-06-09 Nippon Jido Hokanki Kk ロッカー管理システムおよび管理方法
JP2015011699A (ja) * 2013-06-28 2015-01-19 ヒョンデ エムエヌソフト インコーポーレイティッドHYUNDAI MNSOFT,Inc. コンテンツ提供装置、その提供方法及びサーバ

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4755804B2 (ja) * 2000-09-26 2011-08-24 パナソニック株式会社 対象物状態検知装置、対象物状態検知方法、家電機器、ネットワークアダプタ、及び記録媒体
US7031832B2 (en) 2003-03-10 2006-04-18 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Information presentation apparatus and information presentation method
JP2004294429A (ja) 2003-03-10 2004-10-21 Matsushita Electric Ind Co Ltd 情報提示装置および情報提示方法
KR101633969B1 (ko) * 2014-02-13 2016-06-27 주식회사 포스코아이씨티 상황인식 기반의 빌딩 에너지 관리 시스템 및 그를 이용한 빌딩 에너지 관리 방법
JP6365602B2 (ja) * 2016-07-14 2018-08-01 トヨタ自動車株式会社 スケジュール管理装置
JP6780625B2 (ja) * 2017-10-26 2020-11-04 トヨタ自動車株式会社 自動運転車両の配車システム、及び自動運転車両
JP2019207118A (ja) * 2018-05-28 2019-12-05 トヨタ自動車株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び、情報処理システム
KR20190090738A (ko) * 2019-07-01 2019-08-02 엘지전자 주식회사 사용자 행동 예측 방법 및 사용자 행동 예측 장치

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004283491A (ja) * 2003-03-25 2004-10-14 Full Time System:Kk ロッカーシステム
JP2005079898A (ja) * 2003-08-29 2005-03-24 Omron Corp 写真シール作成装置および写真シール作成方法
JP2005145655A (ja) * 2003-11-14 2005-06-09 Nippon Jido Hokanki Kk ロッカー管理システムおよび管理方法
JP2015011699A (ja) * 2013-06-28 2015-01-19 ヒョンデ エムエヌソフト インコーポーレイティッドHYUNDAI MNSOFT,Inc. コンテンツ提供装置、その提供方法及びサーバ

Also Published As

Publication number Publication date
US11686591B2 (en) 2023-06-27
JP7283379B2 (ja) 2023-05-30
CN113048994A (zh) 2021-06-29
US20210199456A1 (en) 2021-07-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3770876A1 (en) Information processing device, information processing method, and information processing program
CN110088833A (zh) 语音识别方法和装置
JP2015092327A (ja) 外出スケジュール自動作成装置及びその方法
JPH056500A (ja) 移動体・施設制御システム
JP7106566B2 (ja) 自動呼び登録システム及び自動呼び登録方法
JP2011060059A (ja) 滞留時間を考慮した行動計画情報提供方法
CN110706014A (zh) 一种商场店铺推荐方法、装置及系统
CN113240926B (zh) 针对无规划停车位的综合区域的导航控制系统
CN111401932A (zh) 广告投放方法及装置、电子设备及存储介质
JP2016133482A (ja) 情報処理システム、情報処理装置、情報処理プログラムおよび情報処理方法
US11686591B2 (en) Information processing apparatus, information processing methods and information processing system
JP2020061033A (ja) サーバ、情報処理方法およびプログラム
JP7034219B2 (ja) 管理サーバー、作業者端末、メッセージ送信方法、およびメッセージ送信プログラム
JP2006058942A (ja) 環境負荷評価装置
CN110866175A (zh) 信息推荐方法、装置及电子设备
WO2019176214A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、およびそのプログラム
JP4486221B2 (ja) 情報提供システム及び情報提供方法
WO2015178396A1 (ja) 装置、情報端末、装置の制御方法
JP7342965B2 (ja) 情報処理装置、制御方法及びプログラム
JP2014191541A (ja) 情報表示装置、情報格納装置及び情報表示方法
US20220198600A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and system
JP7294121B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
JP2021081811A (ja) 駐車管理システム
CN113711251A (zh) 管理服务器、作业者终端、消息发送方法及消息发送程序
JP7402662B2 (ja) 駐車管理システム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220125

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20221220

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230110

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230310

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230418

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230501

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 7283379

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151