JP2022082585A - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】経験則に頼ることなく、バッテリーの劣化を利用者の利用実態に即して個別に予測できるようにすることを課題とする。【解決手段】調査結果取得部１０２は、ｎ台のモバイル端末２の夫々を使用する、ｎ人の端末利用者Ｃの夫々から報知される、ｎ台のモバイル端末２の夫々のバッテリーの容量を少なくとも含む、ｎ台のモバイル端末２の夫々の利用に関する調査結果情報を取得する。ＳＯＨ分析部１０３は、取得された調査結果情報に基づいて、他の対象装置のバッテリーの状態の推測に用いられる、ｎ台のモバイル端末２の夫々の利用期間ｔとＳＯＨとの相関関係を示す重回帰分析曲線グラフを生成する。【選択図】図６

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。

スマートフォン等のモバイル端末のバッテリーの劣化は、電池自体の性能や、その端末の利用者の利用態様との間に相関性を見出すことができるとされている。特にモバイル端末のおかれた環境がバッテリーの劣化に影響を与えるとされている。
これに対して、モバイル端末の市場では、バッテリーの状態が重視されることはなく、所定期間（例えば２年間）経過後の買い替えのサイクルによってモバイル端末の入れ替えを行うことが推奨されてきた。
しかしながら、モバイル端末を含む、バッテリーからの電力を利用して駆動する装置におけるバッテリーの経年劣化は重要課題とされる状況にある。
なお、バッテリーの劣化を診断するための技術は従来から存在する。例えば特許文献１には、鉛蓄電池の満充電状態における開回路電圧と、鉛蓄電池の内部抵抗とを算出し、満充電状態における開回路電圧及び内部抵抗から鉛蓄電池の放電容量を算出する、とされる技術が記載されている。

特開２０１９－２０１４６４号公報

しかしながら、特許文献１に記載された技術を含む従来技術のような経験則に頼る手法ではなく、を利用者の利用実態に即してバッテリーの劣化の状態を個別に予測することができる技術の開発が求められている状況にある。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、経験則に頼ることなく、利用者の利用実態に即してバッテリーの劣化を個別に予測することができる手法を提供することを目的とする。

バッテリーからの電力により駆動する１以上の対象装置の夫々を使用する、１以上のユーザの夫々から報知される、前記１以上の対象装置の夫々の前記バッテリーに関する情報を少なくとも含む、前記１以上の対象装置の夫々の利用に関する第１情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記第１情報に基づいて、前記１以上の対象装置又は他の対象装置のバッテリーの状態の推測に用いられる、前記１以上の対象装置の夫々の利用期間と前記バッテリーの状態との相関関係を示す第２情報を生成する生成手段と、
を備える情報処理装置。

本発明によれば、経験則に頼ることなく、利用者の利用実態に即してバッテリーの劣化を個別に予測することができる。

本発明の情報処理装置の一実施形態に係るサーバが適用される情報処理システムより実現可能となる本サービスの概要を示す図である。 実態調査アンケートの結果のイメージを示す図である。 重回帰分析曲線グラフのイメージを示す図である。 本発明の情報処理装置の一実施形態に係るサーバを含む、情報処理システムの構成の一例を示す図である。 図４に示す情報処理システムのうちサーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図５のサーバの機能的構成のうち、バッテリー劣化予測処理、及び買取価格算出処理を実行するための機能的構成を示す機能ブロック図である。 モバイル端末に表示される専用アプリの画面であって、当該モバイル端末のバッテリーの劣化診断の結果として、劣化の要因となる各項目の評価が表示される画面の例を示している。 モバイル端末に表示される専用アプリの画面であって、当該モバイル端末のバッテリーの劣化診断の結果（Ｒｅｐｏｒｔ）に基づいて、当該モバイル端末の使い方を提案する画面の例を示している。 モバイル端末に表示される専用アプリの画面であって、図８の画面においてアラートの設定が完了したことを示す画面である。 モバイル端末に表示される専用アプリの画面であって、当該モバイル端末のバッテリーの劣化診断の結果に基づいて、当該モバイル端末の今後の取扱いを提案する画面の例を示している。 モバイル端末に表示される専用アプリの画面であって、当該モバイル端末の不具合チェックで問題が無かった場合に表示される、当該モバイル端末の今後の取扱いを提案する画面の例を示している。 モバイル端末に不具合行動があった場合に表示される専用アプリの画面であって、不具合チェック機能を発揮させるソフトウェアボタンを含む画面の例を示している。 モバイル端末に表示される専用アプリの画面であって、当該モバイル端末の不具合チェックで異常が認められた場合に表示される、当該モバイル端末の今後の取扱いを提案する画面の例を示している。 モバイル端末に表示される専用アプリの画面であって、サービス提供者によるモバイル端末の買取査定が行われる際に表示される、当該モバイル端末の今後の取扱いを提案する画面の例を示している。

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。

まず、図１乃至図３を参照して、本発明の情報処理装置の一実施形態に係るサーバ１が適用される情報処理システム（後述する図４参照）により実現可能となるサービス（以下、「本サービス」と呼ぶ）の概要について説明する。

図１は、本発明の情報処理装置の一実施形態に係るサーバが適用される情報処理システムより実現可能となる本サービスの概要を示す図である。
図２は、実態調査アンケートの結果のイメージを示す図である。
図３は、重回帰分析曲線グラフのイメージを示す図である。

本サービスは、サービス提供者Ｇにより管理されるサーバ１が適用される情報処理システムにより実現可能なサービスである。サービス提供者Ｇは、端末利用者Ｃ及び所定店舗の店舗スタッフＳに対して提供されるサービスである。
端末利用者Ｃは、バッテリーで駆動するモバイル端末２を利用する者である。
店舗スタッフＳは、業としてモバイル端末２を取扱う所定店舗の窓口スタッフである。「所定店舗」には、スマートフォン等の販売代理店、修理業者、買取業者等が含まれる。

端末利用者Ｃは、本サービスを利用する場合、モバイル端末２にインストールされた、本サービスの利用を可能とする専用のアプリケーションソフトウェア（以下、「専用アプリ」と呼ぶ）に対する操作を行う。また、端末利用者Ｃは、モバイル端末２のブラウザ機能により表示される、本サービスの利用を可能とする専用のウェブサイト（以下、「専用サイト」と呼ぶ）にアクセスすることでも本サービスを利用することができる。
以下、「端末利用者Ｃがモバイル端末２を操作する」とは、端末利用者Ｃが専用アプリ又は専用サイトから本サービスを利用することを意味するものとする。
また、店舗スタッフＳは、本サービスを利用する場合、店舗に配備された端末３（以下、「店舗端末３」と呼ぶ）にインストールされた専用アプリに対する操作を行う。また、店舗スタッフＳは、店舗端末３のブラウザ機能により表示される専用サイトにアクセスすることでも本サービスを利用することができる。
以下、「店舗スタッフＳが店舗端末３を操作する」とは、店舗スタッフＳが専用アプリ又は専用サイトから本サービスを利用することを意味するものとする。

本サービスでは、ｎ人（ｎは１以上の任意の整数値）の端末利用者Ｃの夫々に対して、ｎ台のモバイル端末２の利用に関するアンケート調査（以下、「実態調査アンケート」と呼ぶ）が実施される。なお、１人の端末利用者Ｃが複数台のモバイル端末２を利用する場合があるが、この場合、１台のモバイル端末２に対して端末利用者Ｃは１人としてカウントするものとする。また、１台のモバイル端末２を複数の端末利用者Ｃが共有する場合もあるが、この場合も、代表者を１人定めることとして、１台のモバイル端末２に対する端末利用者Ｃは１人としてカウントするものとする。

実態調査アンケートは、１以上の質問事項とそれに対する入力項目からなるＵＩ（Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）をモバイル端末２に表示させることで実施される。端末利用者Ｃは、モバイル端末２を操作することで実態調査アンケートに回答する。ただし、実態調査アンケートの実施の手法はこれに限定されない。例えば、端末利用者Ｃ宛てのメールに実態調査アンケートを添付し、これに端末利用者Ｃが回答する態様であってもよい。

実態調査アンケートには、モバイル端末２の使用実態に関する一般的な質問事項とともにバッテリーに関する質問項目が含まれる。
図２には実態調査アンケートの具体例が示されている。
即ち、図２に示すように、ｎ人の端末利用者Ｃに対して実施される実態調査アンケートには、Ｎｏ．１乃至１９の質問項目が設けられている。具体的には例えば、「年齢をお聞かせください」、「性別をお聞かせください」、「郵便番号を入力してださい」、「ご職業をお聞かせください」、「家族構成をお聞かせください」、「いつ購入しましたか」、「どこで購入しましたか」、「機種名をお聞かせください」、「カバーを利用していますか」、「どのようなタイプですか」、「購入後にバッテリーを修理しましたか」、「どちらで修理しましたか」、「平均利用時間をお聞かせください」、「どこで利用することが多いですか」、「Ｗｉ－Ｆｉをオンにしますか」、「電話以外のご利用目的をお聞かせください」、「充電器は純正品ですか」、「どのようなときに充電しますか」、「現在のバッテリー容量をお聞かせください」といった質問項目が設けられる。

端末利用者Ｃは、このような質問事項に対し、例えば図２に示すような回答の入力を行う。即ち、図２に示すように、年齢は「３５歳」、性別は「男」、郵便番号は「ＸＸＸ－ＸＸＸＸ」、職業は「会社員」、家族構成は「既婚、子供２人」、モバイル端末２を購入日は「ＹＹＹＹ／ＭＭ／ＤＤ」、モバイル端末２の購入場所は「正規店（新品）」、モバイル端末２の機種名は「〇〇〇」、カバーの利用の有無は「はい」、カバーのタイプは「手帳タイプ」、モバイル端末２の購入後の修理実績は「はい」、修理の依頼先は「正規店」、モバイル端末２の１日あたりの利用時間は「１時間」、モバイル端末２の主な利用場所は「自宅」、Ｗｉ－Ｆｉの利用の有無は「はい」、モバイル端末２の通話以外の利用目的は「ニュース、ＳＮＳ（実名登録）、動画サイト、音楽、決済」、充電器が純正品であるかどうかについては「はい」、どのようなときに充電をするかについては「電池が無くなりそうになったら充電する（継ぎ足し充電）」、現在のバッテリー容量は「最大容量８５％」といった回答が入力される。

以上のような実態調査アンケートは、ｎ人の端末利用者Ｃに対して行われる。そして、ｎ人の端末利用者Ｃの夫々による入力の結果は、質問事項と対応付けられて、調査結果情報としてサーバ１により取得される。また、サーバ１は、実態調査アンケートの他、独自に実施されたインターネット調査の結果も調査結果情報として取得する。
調査の体制の具体例として、例えば所定店舗でモバイル端末２の買取りが行われる度に端末利用者Ｃに対する実態調査アンケートを実施する。これを所定期間（例えば３カ月間）実施することで多数の調査結果情報をサーバ１に集積させる。また、複数（例えば３０名）のスタッフによる多様な視点に基づくインターネット調査を所定期間（例えば３カ月間）実施して調査結果情報をサーバ１に集積（例えば５０００プロット）させる。

そして、本サービスでは、サーバ１に集積させた複数の調査結果情報に基づいて、回帰分析が行われる。具体的には、サーバ１が、重回帰分析曲線グラフを生成する。重回帰分析曲線グラフは、ｎ台のモバイル端末２の夫々の利用期間ｔと、バッテリーの劣化状態又は健全性を表す指標であるＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ）との相関関係を示すグラフである。ＳＯＨは、式「劣化時の満充電容量（Ａｈ）／初期の満充電容量（Ａｈ）×１００」により算出される。

図３には重回帰分析曲線グラフのイメージが示されている。
即ち、重回帰分析曲線グラフは、横軸を端末利用者Ｃによるモバイル端末２の利用期間ｔとし、縦軸をＳＯＨとするグラフである。プロットされている複数の円は、モバイル端末２毎の利用期間ｔとＳＯＨとの関係を示すものである。なお、１つの円は、１台のモバイル端末２を示すものであってもよいし、複数のモバイル端末２の群を示すものであってもよい。曲線Ｌは回帰曲線を示している。
図３に示すように、利用期間が短い方（グラフ左側）がＳＯＨは高い値を示し、利用期間が長い方（グラフ右側）がＳＯＨは高い値を示す傾向にある。なお、矢印で示すように回帰曲線（曲線Ｌ）から大きく離れているものは、端末利用者Ｃの利用の態様を原因として生じた劣化であることが推定できる。

重回帰分析曲線グラフが生成されると、生成された重回帰分析曲線グラフに基づいて、集積させた複数の調査結果情報を入力データとするＡＩ（人工知能）による機械学習が所定期間（例えば３カ月間）実施される。
このような機械学習が行われることにより、図３の重回帰分析曲線グラフと、図２の実態調査アンケートの回答との関連性を示す情報を出力することができるようになる。具体的には例えば、端末利用者Ｃの年齢とＳＯＨとの関連性や、端末利用者Ｃがおかれた環境（例えば郵便番号より導出される気温）とＳＯＨとの関連性等示す情報等を出力することができる。また例えば、モバイル端末２の購入場所（例えば正規で購入された新品や、海外で購入された中古品など）とＳＯＨとの関連性等示す情報等を出力することができる。

また例えば、重回帰分析曲線グラフによれば、現状のバッテリー容量が不明である場合であっても、利用期間ｔからＳＯＨの値を推測することができる。
また、モバイル端末２のＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）毎（例えば図１のＯＳ１及び２）毎に重回帰分析曲線グラフを生成することもできる。また図示はしないが、メーカ毎、機種毎に重回帰分析曲線グラフを生成することもできる。例えば、メーカＡ乃至Ｃの夫々について重回帰分析曲線グラフを生成することもできる。また例えば、メーカＡの機種ａ１乃至ｃ３の夫々について重回帰分析曲線グラフを生成することもできる。また、ＯＳ、メーカ、機種を問わない重回帰分析曲線グラフを生成することもできる。この場合、例えばＯＳ毎に生成された重回帰分析曲線グラフ（例えば図１の曲線Ｌ１及びＬ２の夫々により示される重回帰分析曲線グラフ）を正規化させる補正が行われることで共通の重回帰分析曲線グラフ（例えば図１の曲線Ｌにより示される重回帰分析曲線グラフ）が生成される。

機械学習の結果、重回帰分析曲線グラフと、図２の実態調査アンケートの回答との関連性を示す情報が出力できるようになると、個々のモバイル端末２についてバッテリーの劣化診断や、バッテリーの劣化の状況が考慮された買取価格の算出が可能となる。例えばバッテリーの劣化診断は、端末利用者Ｃからの依頼に基づいて店舗スタッフＳが行ってもよいし、専用アプリの一機能として所定期間毎に自動的に行われてもよい。
また、専用アプリの機能としてバッテリーの劣化診断が行われる場合には、劣化の程度を示す情報が「お知らせ」として端末利用者Ｃに報知されるようにしてもよい。これにより、端末利用者Ｃに対してモバイル端末２のバッテリーの劣化を認知させることができるので、同時にモバイル端末２の買い替えのタイミングを決めるための指標を与えることができる。その結果、端末利用者Ｃは、ベストなタイミングでモバイル端末２の買い替えを行うことができる。
また、バッテリー劣化診断結果に基づいて、バッテリーの劣化のスピードを緩和させるための補正データがモバイル端末２に送信されるようにしてもよい。これにより、モバイル端末２のバッテリーの長寿化を図ることができる。

以上をまとめると、本サービスによれば例えば以下のような効果が期待できる。
即ち、本サービスによれば、中古市場に属する業界全体でバッテリーの劣化診断を推奨することで、端末利用者Ｃにバッテリーの修理を推奨したり、買い替えを指南したりすることができる。この場合、買い替え時におけるバッテリーの状態に応じて買取価格を変動させることもできる。これにより、中古市場におけるモバイル端末２の査定額の適正化を図ることもできる。その結果、中古市場におけるモバイル端末２の正常な流通が図られるので、中古市場でモバイル端末２を購入しようとする者は、モバイル端末２の状態（例えば推測される余命等）を納得したうえで購入することができる。
また、多くの端末利用者Ｃは、バッテリーの劣化を感じたタイミングで機種変更を行うため、本サービスが適用されることで、中古市場に限らず、新品市場においても機種変更の促進を図ることができる。
また、ＡＩ（人工知能）による機械学習が行われることで、個人差のあるバッテリーの状態を最適化させることができる。これにより、端末利用者Ｃにとってベストなタイミングでの売買機会の創出が可能となる。
また、店舗スタッフＳとしては、端末利用者Ｃに対する修理の誘導や、買い替えへの誘導を正当な根拠に基づいて行うことができる。その結果、専用アプリにおける新たな広告需要を産み出すこともできる。
また、本サービスは、スマートフォンなど主要な消費財とされる商品に適用可能なサービスであるため、その利用価値や得られるメリットが甚大になることが期待できる。

次に、図４を参照して、上述した本サービスの提供を実現化させる情報処理システム、即ち本発明の情報処理装置の一実施形態に係るサーバ１を含む、情報処理システムの構成について説明する。
図４は、本発明の情報処理装置の一実施形態に係るサーバを含む、情報処理システムの構成の一例を示す図である。

図４に示す情報処理システムは、サーバ１と、モバイル端末２－１乃至２―ｍ（ｍはｎ以上の任意の整数値）と、店舗端末３とを含むように構成されている。なお、本明細書において、モバイル端末２－１乃至２―ｍの夫々を個々に区別する必要がない場合、これらをまとめて「モバイル端末２」と呼ぶ。また、この場合、モバイル端末２を操作する者を「端末利用者Ｃ」と呼ぶ。
また、モバイル端末２が単に売却用に保持されているのみである場合には情報処理システムを構成することはないが、以下について、モバイル端末２は、単に売却用に保持されているのではなく、端末利用者Ｃによって操作されている場合を前提として説明する。
サーバ１、モバイル端末２、及び店舗端末３の夫々は、インターネット等の所定のネットワークＮを介して相互に接続されている。

サーバ１は、サービス提供者Ｇにより管理される情報処理装置である。サーバ１は、モバイル端末２、及び店舗端末３の夫々と適宜通信をしながら、本サービスを実現するための各種処理を実行する。

モバイル端末２は、端末利用者Ｃにより操作される情報処理装置である。モバイル端末２は、例えばスマートフォン、タブレット等で構成される。

店舗端末３は、店舗の店舗スタッフＳにより操作される情報処理装置である。店舗端末３は、例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット等で構成される。

図５は、図４に示す情報処理システムのうちサーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

サーバ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、入力部１６と、出力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０とを備えている。

ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。

ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、入力部１６、出力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。

入力部１６は、例えばキーボード等により構成され、各種情報を出力する。
出力部１７は、液晶等のディスプレイやスピーカ等により構成され、各種情報を画像や音声として出力する。
記憶部１８は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。
通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置（例えば図２のモバイル端末２、及び店舗端末３）との間で通信を行う。

ドライブ２０には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア４０が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア４０から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。
また、リムーバブルメディア４０は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。

なお、図示はしないが、図４のモバイル端末２、及び店舗端末３も、図５に示すハードウェア構成と基本的に同様の構成を有することができる。従って、モバイル端末２、及び店舗端末３のハードウェア構成についての説明は省略する。

このような図５のサーバ１の各種ハードウェアと各種ソフトウェアとの協働により、サーバ１におけるバッテリー劣化予測処理、及び買取価格算出処理を含む各種処理の実行が可能になる。その結果、サービス提供者Ｇは、端末利用者Ｃ及び店舗スタッフＳに対して上述の本サービスを提供することができる。
「バッテリー劣化予測処理」とは、上述の回帰分析の結果に基づく機械学習によって、端末利用者Ｃのモバイル端末２のバッテリーの劣化の予測を行う処理のことをいう。
「買取価格算出処理」とは、バッテリー劣化予測処理の結果に基づいて、端末利用者Ｃのモバイル端末２の買取価格を算出する処理のことをいう。
以下、サーバ１において実行される、バッテリー劣化予測処理、及び買取価格算出処理を実行するための機能的構成について説明する。

図６は、図５のサーバの機能的構成のうち、バッテリー劣化予測処理、及び買取価格算出処理を実行するための機能的構成を示す機能ブロック図である。

図６に示すように、サーバ１のＣＰＵ１１においては、バッテリー劣化予測処理の実行が制御される場合、報知制御部１０１と、調査結果取得部１０２と、ＳＯＨ分析部１０３と、劣化診断部１０４とが機能する。また、買取価格算出処理の実行が制御される場合、買取価格算出部１０５がさらに機能する。
なお、サーバ１の記憶部１８の一領域には、調査結果ＤＢ１８１と、分析結果ＤＢ１８２とが設けられている。

報知制御部１０１は、１以上の入力項目からなる実態調査アンケートをｎ人の端末利用者Ｃの夫々に報知する制御を実行する。具体的には、報知制御部１０１は、ｎ台のモバイル端末２の夫々に実態調査アンケートの入力項目を表示させる制御を実行する。ただし、実態調査アンケートを報知する手法はこれに限定されない。例えば、端末利用者Ｃ宛てのメールに実態調査アンケートを添付することで報知してもよい。

また、報知制御部１０１は、劣化診断部１０４により生成されたバッテリー劣化診断結果を、モバイル端末２と店舗端末３とのうち少なくとも一方に報知する制御を実行する。

また、報知制御部１０１は、買取価格算出部１０５により算出された買取価格を、モバイル端末２と店舗端末３とのうち少なくとも一方に報知する制御を実行する。

調査結果取得部１０２は、ｎ台のモバイル端末２の夫々を使用する、ｎ人の端末利用者Ｃの夫々から報知される、ｎ台のモバイル端末２の夫々のバッテリーに関する情報を少なくとも含むｎ台のモバイル端末２の夫々の利用に関する情報を調査結果情報として取得する。調査結果取得部１０２により取得された調査結果情報は、調査結果ＤＢ１８１に記憶されて管理される。

ＳＯＨ分析部１０３は、調査結果情報に基づく回帰分析を行うことで、ｎ台のモバイル端末２の夫々の利用期間ｔとＳＯＨとの相関関係を示す重回帰分析曲線グラフを生成する。ＳＯＨ分析部１０３により生成された重回帰分析曲線グラフは、分析結果ＤＢ１８２に記憶されて管理される。

劣化診断部１０４は、ＳＯＨ分析部１０３により生成された重回帰分析曲線グラフに基づいて、モバイル端末２ｋ（ｋは１以上ｍ以下の任意の整数値）のバッテリーの劣化の予測を行い、その結果としてのバッテリー劣化診断結果を生成する。具体的には、劣化診断部１０４は、重回帰分析曲線グラフにモバイル端末２ｋをあてはめることでバッテリーの劣化の状態の診断を行い、その結果としてのバッテリー劣化診断結果を生成する。

買取価格算出部１０５は、劣化診断部１０４により生成されたモバイル端末２ｋのバッテリー劣化診断結果に基づいて、モバイル端末２ｋの買取価格を算出する。

以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものとみなす。

例えば、上述の実施形態では、ＡＩによる機械学習では、図３の重回帰分析曲線グラフと、図２の実態調査アンケートの回答との関連性を示す情報が出力された。しかしながら、図３の重回帰分析曲線グラフとの関連性が判断される情報は、アンケートの回答に特に限定されず、任意の情報でよい。
例えば、バッテリーの劣化は、ながら充電、つぎたし充電、充電時間、発熱回数、通信頻度等の複数の要因が関連しておこる。したがって、モバイル端末２の劣化の要因となる１以上の項目と、図３の重回帰分析曲線グラフとの対応関係を示す情報が出力されてもよい。
ここで、この項目は、実態調査アンケートの回答として得ることもできるが、モバイル端末２の状態（端末利用者Ｃの使い方や目標等含む）から得ることもできる。即ち、このような場合、ＡＩによる機械学習では、図３の重回帰分析曲線グラフと、劣化の要因となる１以上の項目の夫々との関連性を示す情報（以下、「項目関連情報」と呼ぶ）が出力されてもよい。
これにより、所定のモバイル端末２のバッテリーの劣化診断の結果として、当該所定のモバイル端末２の実際の状態と項目関連情報とに基づいて、１以上の項目の夫々についての所定のモバイル端末２の評価（例えば「優」「良」等の評価）が得られる。

図７は、モバイル端末に表示される専用アプリの画面であって、当該モバイル端末のバッテリーの劣化診断の結果として、劣化の要因となる各項目の評価が表示される画面の例を示している。
図７の画面の上方における「○○○○くん」とは、モバイル端末２に対応するキャラクターの名前であり、専用アプリがインストールされた段階等で端末利用者Ｃにより設定されたものである。
図７の画面の「○○○○くん」の下方にある「順調です」は、モバイル端末２のバッテリーの劣化診断の総合結果である。その右方にある「２ポイントゲット」とは、所定のポイントが獲得されたことの表示である。当該ポイントは、例えばバッテリーの劣化診断の総合結果に応じて獲得可能であり、当該端末利用者Ｃの買い替え等において使用できるものである。
図７の画面の下方には、「Ｒｅｐｏｒｔ」として、劣化の要因となる１以上の項目の夫々についての所定のモバイル端末２の評価（例えば「優」「良」等の評価）が表示されている。図７の例では、このような項目として、「ながら充電」、「つぎたし充電」、「充電時間」、「充電時間帯」、「発熱回数」、及び「通信頻度」が採用されている。

なお、バッテリーの劣化診断の結果（評価）の画面への表示形態は、図７の例に特に限定されず、その他各種各様な形態を採用することができる。
例えば、「○○○○くん」というキャラクターを示す画像として、劣化の要因となる項目が悪いという評価の場合には、当該キャラクターが、膨らむ、割れる、赤く溶ける、燃える等の劣化の評価が悪い状態になっていることを示す画像が、モバイル端末２に表示されるようにしてもよい。
逆に、劣化の要因となる項目が良いという評価の場合には、当該キャラクターが、艶々したり、キリっとしたり、エリート感を感じさせるようにしたり、リゾートにいる雰囲気を出す等して、劣化の評価が良い状態で順調であることを示す画像が、モバイル端末２に表示されるようにしてもよい。

図８は、モバイル端末に表示される専用アプリの画面であって、当該モバイル端末のバッテリーの劣化診断の結果（Ｒｅｐｏｒｔ）に基づいて、当該モバイル端末の使い方を提案する画面の例を示している。
図８の例では、これ以上劣化をさせてないための一括制御として、劣化の要因となる１以上の項目の夫々について設定された以上の使い方をするとアラート（Ｐｕｓｈ通知）がなされる提案が表示される。
このアラートは、当初はお薦めの値等が表示されるが、端末利用者Ｃが自在に設定可能なようになされている。お薦めの値等は必ずしも端末利用者Ｃにとって適切と感じるとは限らないからである。
また、このようなアラートの提案の下方には、バッテリー劣化を抑えるコツやテクニックを端末利用者Ｃに伝えるコンテンツ（例えば読み物や記事）が表示される。

上述のアラートの設定が完了すると、図９に示される画面がモバイル端末２に表示される。
図９は、モバイル端末に表示される専用アプリの画面であって、図８の画面においてアラートの設定が完了したことを示す画面である。
なお、図９の画面に示されるように、端末利用者Ｃは、このようにして設定されたアラートに基づいてモバイル端末２を１週間使用した後に再度バッテリーの劣化診断（１週間Ｃｈｅｃｋ）をするか否かを選択することができる。バッテリー劣化を抑制しようというユーザの意思を継続すべく、この１週間Ｃｈｅｃｋにおいて良い結果が得られれば上述のポイントが獲得できるようにしてもよい。

図１０は、モバイル端末に表示される専用アプリの画面であって、当該モバイル端末のバッテリーの劣化診断の結果に基づいて、当該モバイル端末の今後の取扱いを提案する画面の例を示している。
モバイル端末２のバッテリーの劣化診断の結果が著しく悪い場合、例えば著しく劣化していて上述の図８の画面により提示された提案に従っても劣化診断の結果がよくならない場合、例えば図１０に示される画面がモバイル端末２に表示される。
即ち、モバイル端末２の今後の取扱いの方法を夫々示すソフトウェアボタン、具体的には例えば「今すぐ買取査定する」というソフトウェアボタン、「まだ利用する」というソフトウェアボタン、及び「スマホカエルプロジェクトへ寄付する」というソフトウェアボタンが、図１０の画面内に表示される。
「今すぐ買取査定する」というソフトウェアボタンが押下されると、サービス提供者によるモバイル端末２の買取査定が行われる画面に遷移する。
「まだ利用する」というソフトウェアボタンが押下されると、モバイル端末２が継続して利用されると判断されて、図示せぬ所定の画面に遷移する。
「スマホカエルプロジェクトへ寄付する」というソフトウェアボタンが押下されると、モバイル端末２の寄附のための手続等が行われる画面に遷移する。

ここで、専用アプリの機能として、上述のバッテリーの劣化診断の機能の他、モバイル端末１の各部位の状態（不具合があるか否か）を確認する機能（以下、「不具合チェック機能」と呼ぶ）も含まれている。
不具合チェック機能は、所定のトリガにより発揮される。
この所定のトリガとしては、設定された所定期間が経過したときや、端末利用者Ｃから明示的な指示操作があった場合等が存在する。
このような不具合チェックが行われる項目として、例えば、画面割れ、バッテリー、充電不良、スピーカ、マイクロフォン、ホームボタン、及びカメラ不良が設定されている。
ここで、バッテリーの不具合チェックとして、図３の重回帰分析曲線グラフを用いた所定の手法が採用されている。
このような動作確認チェックの結果として問題が無かった場合には、図１１に示される画面がモバイル端末２に表示される。
図１１は、モバイル端末に表示される専用アプリの画面であって、当該モバイル端末の不具合チェックで問題が無かった場合に表示される、当該モバイル端末の今後の取扱いを提案する画面の例を示している。

不具合チェック機能の発揮を開始させるための所定トリガは、特に上述の例に限定されない。例えば、モバイル端末２に内蔵された各種センサ（図示せず）により当該モバイル端末２に対する問題行動があったことが検出された場合、例えば図１２に示される画面がモバイル端末２に表示され、画面内の「今すぐ動作確認チェックする」というソフトウェアボタンが押下されたことをトリガとして、不具合チェックが行われるようにしてもよい。
即ち、図１２は、モバイル端末に不具合行動があった場合に表示される専用アプリの画面であって、不具合チェック機能を発揮させるソフトウェアボタンを含む画面の例を示している。
なお、問題行動は、モバイル端末２に内蔵された各種センサにより検出可能なものであれば特に限定されず、例えば、落下、衝突、水・水没、圧力、その他等を採用することができる。

このようなモバイル端末２に対する問題行動が起因となって不具合チェックが行われて、当該モバイル端末２に異常が認められなかった場合には、図１１の画面が表示されるが、仮に故障等の異常が認められ場合には、図１３に示される画面が表示される。
図１３は、モバイル端末に表示される専用アプリの画面であって、当該モバイル端末の不具合チェックで異常が認められた場合に表示される、当該モバイル端末の今後の取扱いを提案する画面の例を示している。
即ち、モバイル端末２の今後の取扱いの方法を夫々示すソフトウェアボタン、具体的には例えば「今すぐ修理して出す」というソフトウェアボタン、「まだ利用する」というソフトウェアボタン、及び「スマホカエルプロジェクトへ寄付する」というソフトウェアボタンが、図１３の画面内に表示される。
「今すぐ修理して出す」というソフトウェアボタンが押下されると、サービス提供者によるモバイル端末２の修理のための手続等が行われる画面に遷移する。
「まだ利用する」というソフトウェアボタンが押下されると、モバイル端末２が継続して利用されると判断されて、図示せぬ所定の画面に遷移する。
「スマホカエルプロジェクトへ寄付する」というソフトウェアボタンが押下されると、モバイル端末２の寄附のための手続等が行われる画面に遷移する。
図１３は、モバイル端末に表示される専用アプリの画面であって、当該モバイル端末の不具合チェックで異常が認められた場合に表示される、当該モバイル端末の今後の取扱いを提案する画面の例を示している。

なお、図１４は、モバイル端末に表示される専用アプリの画面であって、サービス提供者によるモバイル端末の買取査定が行われる際に表示される、当該モバイル端末の今後の取扱いを提案する画面の例を示している。
モバイル端末２の写真がアップロードされるとサービス提供者により買取査定が行われ、その査定結果として買取価格（図１４の例では２３，８００円）が表示される。
即ち、モバイル端末２の今後の取扱いの方法を夫々示すソフトウェアボタン、具体的には例えば「ケイタイ市場で売るとＱＵＯＨポイントが２倍」というソフトウェアボタン、及び「」というソフトウェアボタンが、図１４の画面内に表示される。
「ケイタイ市場で売るとＱＵＯＨポイントが２倍」というソフトウェアボタンが押下されると、サービス提供者によるモバイル端末２の買取を行うための手続等が行われる画面に遷移する。遷移後の画面においてモバイル端末２の買取が成立すると、図７で上述した所定のポイント（通常の２倍のポイント）が付与される。
「ざっくり予測 １年後の価格」というソフトウェアボタンが押下されると、モバイル端末２が継続して利用されると判断されて、買取が行わらずに１２ケ月利用された場合における買取価格等を示す画面に遷移する。

上述の実施形態に限定されないものとしては、さらに次のようなものが存在する。
即ち例えば上述の実施形態では、スマートフォンやタブレット等で構成されるモバイル端末２のバッテリーの劣化予測を行っているが、本発明における「対象装置」は、上述の実施形態に限定されない。即ち、バッテリーからの電力により駆動する装置であれば本発明における「対象装置」に含まれる。このため、例えばバッテリーで駆動する自動車、ドローン、各種のハードウェア等のあらゆる装置が「対象装置」に含まれ得る。

また例えば、図３の実態調査アンケートの質問項目は例示に過ぎない。図３に示す質問項目の他、モバイル端末２の利用状況を把握するために必要となる各種の情報を得るための他の質問項目が含まれていてもよい。

また、図４に示すシステム構成、及び図５に示すサーバ１のハードウェア構成は、本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。

また、図６に示す機能ブロック図は、例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が図４の情報処理システムに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは、特に図６の例に限定されない。

また、機能ブロックの存在場所も、図６に限定されず、任意でよい。
例えば、図６の例において、上述のバッテリー劣化予測処理、及び買取価格算出処理はサーバ１側で行われる構成となっているが、これに限定されず、モバイル端末２側、又は店舗端末３側でこれらの処理の少なくとも一部が行われてもよい。
即ち、バッテリー劣化予測処理、及び買取価格算出処理の実行に必要となる機能ブロックは、サーバ１側が備える構成となっているが、これは例示に過ぎない。サーバ１側に配置された機能ブロックの少なくとも一部を、モバイル端末２側、又は店舗端末３側が備える構成としてもよい。

また、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。

一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。
また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。

このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図示せぬリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。

なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。

以上まとめると、本発明が適用される情報処理装置は、次のような構成を取れば足り、各種各様な実施形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理装置（例えば図４のサーバ１）は、
バッテリーからの電力により駆動する１以上の対象装置（例えば上述のｎ台のモバイル端末２）の夫々を使用する、１以上のユーザ（例えば上述のｎ人の端末利用者Ｃ）の夫々から報知される、前記１以上の対象装置の夫々の前記バッテリーに関する情報（例えばモバイル端末２に表示されるバッテリーの容量）を少なくとも含む、前記１以上の対象装置の夫々の利用に関する第１情報（例えば上述の調査結果情報）を取得する取得手段（例えば図６の調査結果取得部１０２）と、
前記取得手段により取得された前記第１情報に基づいて、前記１以上の対象装置又は他の対象装置のバッテリーの状態の推測に用いられる、前記１以上の対象装置の夫々の利用期間（例えば図２の利用期間ｔ）と前記バッテリーの状態（例えば図２のＳＯＨ）との相関関係を示す第２情報（例えば図２の重回帰分析曲線グラフ）を生成する生成手段（例えば図６のＳＯＨ分析部１０３）と、
を備える。

これにより、バッテリーからの電力により駆動する１以上の対象装置の夫々から報知されるバッテリーの利用に関する第１情報に基づいて、１以上の対象装置の夫々の利用期間とバッテリーの状態との相関関係を示す第２情報が生成される。
その結果、第２情報を用いたバッテリーの劣化の予測が可能となる。即ち、経験則に頼ることなく、バッテリーの劣化をユーザの利用実態に即して個別に予測することが可能となる。

また、１以上の入力項目からなるアンケート（例えば図１の実態調査アンケート）を前記１以上のユーザの夫々に報知する制御を実行する報知制御手段（例えば図６の報知制御部１０１）をさらに備え、
前記取得手段は、前記報知制御手段の制御により報知された前記アンケートによる調査の結果を前記第１情報として取得することができる。
或いはまた例えば、前記取得手段は、前記対象装置の状態を示す情報を前記第１情報として取得する、

これにより、１以上の入力項目からなるアンケートが、１以上のユーザの夫々に報知される。そして、報知されたアンケートによる調査の結果が、バッテリーの利用に関する第１情報として取得される。或いはまた対象装置の状態を示す情報が第１情報として取得される。そして、１以上の対象装置の夫々から報知されるバッテリーに関する第１情報に基づいて、１以上の対象装置の夫々の利用期間とバッテリーの状態との相関関係を示す第２情報が生成される。
その結果、１以上のユーザからのアンケートによる調査の結果或いはまた対象装置の状態が考慮された第２情報を用いて、バッテリーの劣化の予測を行うことが可能となる。即ち、経験則に頼ることなく、バッテリーの劣化をユーザの利用実態に即して個別に予測することが可能となる。

また、前記第１情報と、第２情報とに基づいて、前記対象装置のバッテリーの劣化の状態を示す第３情報（バッテリー劣化診断結果）を生成する第２生成手段（例えば図６の劣化診断部１０４）をさらに備えることができる。

これにより、バッテリーの利用に関する第１情報と、対象装置の利用期間とバッテリーの状態との相関関係を示す第２情報とに基づいて、対象装置のバッテリーの劣化の状態を示す第３情報が生成される。
その結果、ユーザの利用実態に即して個別にバッテリーの劣化の予測を行うことができる。

また、前記第２生成手段により生成された前記第３情報を前記ユーザに報知する制御を実行する第２報知制御手段（例えば図６の報知制御部１０１）をさらに備えることができる。

これにより、ユーザに対して対象装置のバッテリーの劣化を認知させることができるので、同時に対象装置の買い替えのタイミングを決めるための指標を与えることができる。
その結果、ユーザは、ベストなタイミングで対象装置の買い替えを行うことができる。
ここで、前記対象装置にインストールされたアプリケーションが実行されている際に表示される画面のうち少なくとも一部に、前記第３情報を示す画像を表示させることで、前記第３情報を前記ユーザに報知するようにすることもできる。

また、前記第２生成手段により生成された前記第３情報に基づいて、前記対象装置の買取価格を算出する算出手段（例えば図６の買取価格算出部１０５）をさらに備えることができる。

これにより、対象装置のバッテリーの劣化の状態を示す第３情報に基づいて、対象装置の買取価格が算出される。
その結果、バッテリーの劣化の状態が考慮された適正な価格で下取りされた対象装置が中古市場で流通されることになる。

１・・・サーバ、２・・・モバイル端末、３・・・店舗端末、１１・・・ＣＰＵ、１２・・・ＲＯＭ、１３・・・ＲＡＭ、１４・・・バス、１５・・・入出力インターフェース、１６・・・入力部、１７・・・出力部、１８・・・記憶部、１９・・・通信部、２０・・・ドライブ、４０・・・リムーバルメディア、１０１・・・報知制御部、１０２・・・調査結果取得部、１０３・・・ＳＯＨ分析部、１０４・・・劣化診断部、１０５・・・買取価格算出部、１８１・・・調査結果ＤＢ、１８２・・・分析結果ＤＢ、Ｇ・・・サービス提供者、Ｃ・・・端末利用者、Ｓ・・・担当者、Ｎ・・・ネットワーク、Ｌ・・・回帰曲線

Claims (9)

1. バッテリーからの電力により駆動する１以上の対象装置の夫々を使用する、１以上のユーザの夫々から報知される、前記１以上の対象装置の夫々の前記バッテリーに関する情報を少なくとも含む、前記１以上の対象装置の夫々の利用に関する第１情報を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された前記第１情報に基づいて、前記１以上の対象装置又は他の対象装置のバッテリーの状態の推測に用いられる、前記１以上の対象装置の夫々の利用期間と前記バッテリーの状態との相関関係を示す第２情報を生成する第１生成手段と、
   を備える情報処理装置。
2. １以上の入力項目からなるアンケートを前記１以上のユーザの夫々に報知する制御を実行する第１報知制御手段をさらに備え、
   前記取得手段は、前記第１報知制御手段の制御により報知された前記アンケートによる調査の結果を前記第１情報として取得する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記取得手段は、前記対象装置の状態を示す情報を前記第１情報として取得する、
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記第１情報と、第２情報とに基づいて、前記対象装置のバッテリーの劣化の状態を示す第３情報を生成する第２生成手段をさらに備える、
   請求項１乃至３のうち何れか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記第２生成手段により生成された前記第３情報を前記ユーザに報知する制御を実行する第２報知制御手段をさらに備える、
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記対象装置にインストールされたアプリケーションが実行されている際に表示される画面のうち少なくとも一部に、前記第３情報を示す画像を表示させることで、前記第３情報を前記ユーザに報知する、
   請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記第２生成手段により生成された前記第３情報に基づいて、前記対象装置の買取価格を算出する算出手段をさらに備える、
   請求項４に記載の情報処理装置。
8. 情報処理装置が実行する情報処理方法において、
   バッテリーからの電力により駆動する１以上の対象装置の夫々を使用する、１以上のユーザの夫々から報知される、前記１以上の対象装置の夫々の前記バッテリーに関する情報を少なくとも含む、前記１以上の対象装置の夫々の利用に関する第１情報を取得する取得ステップと、
   前記取得ステップの処理により取得された前記第１情報に基づいて、前記１以上の対象装置又は他の対象装置のバッテリーの状態の推測に用いられる、前記１以上の対象装置の夫々の利用期間と前記バッテリーの状態との相関関係を示す第２情報を生成する第１生成ステップと、
   を含む情報処理方法。
9. コンピュータに、
   バッテリーからの電力により駆動する１以上の対象装置の夫々を使用する、１以上のユーザの夫々から報知される、前記１以上の対象装置の夫々の前記バッテリーに関する情報を少なくとも含む、前記１以上の対象装置の夫々の利用に関する第１情報を取得する取得ステップと、
   前記取得ステップの処理により取得された前記第１情報に基づいて、前記１以上の対象装置又は他の対象装置のバッテリーの状態の推測に用いられる、前記１以上の対象装置の夫々の利用期間と前記バッテリーの状態との相関関係を示す第２情報を生成する第１生成ステップと、
   を含む制御処理を実行させるプログラム。

Images