JP2023013469A - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
サーバ装置に機械学習させるための教師データをサーバ装置へ送る技術が開示されている。 A technique is disclosed for sending teacher data to a server device for causing the server device to perform machine learning.
上記の従来技術のように、機械学習はサーバ装置によって行われるのが一般的である。しかしながら、データに個人の行動等を特定可能な情報が含まれている場合、企業等の外部のサーバ装置へ送るのが好ましくないこともある。また、個人の行動等を特定可能な情報を含むデータの送受信には様々な制限があるため、自由に送受信することが容易ではないこともある。 Machine learning is generally performed by a server device, as in the conventional technology described above. However, if the data contains information that can identify individual behavior, etc., it may not be preferable to send the data to an external server device such as a company. In addition, since there are various restrictions on the transmission and reception of data containing information that can identify an individual's behavior, etc., it may not be easy to freely transmit and receive data.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、サーバ側にはユーザ側の詳細なデータを秘匿した状態で詳細な結果を取得することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object of the present application is to obtain detailed results while keeping the detailed data of the user side confidential from the server side.
本願に係る情報処理装置は、第1精度での詳細な位置情報を取得する取得部と、前記第1精度での詳細な位置情報の精度を落とした第2精度での粗い位置情報をサーバ側に送信する送信部と、前記サーバ側から前記第2精度での粗い位置情報に基づく提供情報を受信する受信部と、前記第1精度での詳細な位置情報に基づき、前記提供情報の中から出力する情報を制御する処理部と、を備えることを特徴とする。 An information processing apparatus according to the present application includes an acquisition unit that acquires detailed position information with a first precision, and rough position information with a second precision obtained by reducing the precision of the detailed position information with the first precision on the server side. a transmitting unit that transmits to the server, a receiving unit that receives provided information based on rough location information with the second accuracy from the server side, and based on the detailed location information with the first accuracy, out of the provided information and a processing unit that controls information to be output.
実施形態の一態様によれば、サーバ側にはユーザ側の詳細なデータを秘匿した状態で詳細な結果を取得することができる。 According to one aspect of the embodiment, detailed results can be obtained while keeping the detailed data of the user confidential from the server side.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と記載する)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装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の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。 Embodiments for implementing an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program according to the present application (hereinafter referred to as "embodiments") will be described in detail below with reference to the drawings. The information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to this embodiment. Also, in the following embodiments, the same parts are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted.
〔1.情報処理方法の概要〕
まず、図1を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図1では、サーバ側へ粗いデータを送って粗い結果を受け取り、ユーザ側で詳細なデータを使って粗い結果から詳細な結果を取得する場合を例に挙げて説明する。
[1. Outline of information processing method]
First, an outline of an information processing method performed by an information processing apparatus according to an embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is an explanatory diagram showing an outline of an information processing method according to an embodiment. In FIG. 1, an example will be described in which rough data is sent to the server side, rough results are received, and detailed results are obtained from the rough results using the detailed data on the user side.
図1に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と情報提供装置100とを含む。端末装置10と情報提供装置100とは、それぞれネットワークN(図2参照)を介して有線又は無線で互いに通信可能に接続される。本実施形態では、端末装置10は、情報提供装置100と連携する。
As shown in FIG. 1 , the
端末装置10は、利用者U(ユーザ)により使用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、4G(Generation)やLTE(Long Term Evolution)等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置10は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、利用者Uから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作としてもよい。また、端末装置10は、スマートデバイスのみならず、デスクトップPC(Personal Computer)やノートPC等の情報処理装置であってもよい。
The
情報提供装置100は、各利用者Uの端末装置10と連携し、各利用者Uの端末装置10に対して、各種アプリケーション(以下、アプリ)等に対するAPI(Application Programming Interface)サービス等と、各種データを提供する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。
The information providing device 100 cooperates with the
また、情報提供装置100は、各利用者Uの端末装置10に対して、オンラインで何らかのWebサービスを提供する情報処理装置であってもよい。例えば、情報提供装置100は、Webサービスとして、インターネット接続、検索サービス、SNS(Social Networking Service)、電子商取引、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供してもよい。実際には、情報提供装置100は、上記のようなWebサービスを提供する各種サーバと連携し、Webサービスを仲介してもよいし、Webサービスの処理を担当してもよい。
Also, the information providing device 100 may be an information processing device that provides some web service online to the
なお、情報提供装置100は、利用者Uに関する利用者情報を取得可能である。例えば、情報提供装置100は、利用者Uの性別、年代、居住地域といった利用者Uの属性に関する情報を取得する。そして、情報提供装置100は、利用者Uを示す識別情報(利用者ID等)とともに利用者Uの属性に関する情報を記憶して管理する。 Note that the information providing device 100 can acquire user information about the user U. FIG. For example, the information providing device 100 acquires information about attributes of the user U, such as the user's U gender, age, and area of residence. The information providing apparatus 100 stores and manages identification information indicating the user U (user ID, etc.) and information related to the attributes of the user U. FIG.
また、情報提供装置100は、利用者Uの端末装置10から、あるいは利用者ID等に基づいて各種サーバ等から、利用者Uの行動を示す各種の履歴情報(ログデータ)を取得してもよい。例えば、情報提供装置100は、利用者Uの位置や日時の履歴である位置履歴を端末装置10から取得する。また、情報提供装置100は、利用者Uが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を検索サーバ(検索エンジン)から取得する。また、情報提供装置100は、利用者Uが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴をコンテンツサーバから取得する。また、情報提供装置100は、利用者Uの商品購入や決済処理の履歴である購入履歴(決済履歴)を電子商取引サーバや決済処理サーバから取得する。また、情報提供装置100は、利用者Uのマーケットプレイスへの出品の履歴である出品履歴や販売履歴を電子商取引サーバや決済サーバから取得してもよい。また、情報提供装置100は、利用者Uの投稿の履歴である投稿履歴を口コミの投稿サービスを提供する投稿サーバやSNSサーバから取得する。
Further, the information providing apparatus 100 may acquire various types of history information (log data) indicating the actions of the user U from the
本実施形態では、図1に示すように、利用者Uの端末装置10は、GPS(Global Positioning System)やRTK(Real Time Kinematic)等の測位方法で、第1精度(例えば、10メートル精度、10mメッシュ)での詳細な位置情報を取得する(ステップS1)。
In the present embodiment, as shown in FIG. 1, the
続いて、端末装置10は、この詳細な位置情報の精度を落とした第2精度(例えば、100メートル精度、100mメッシュ)での粗い位置情報を情報提供装置100に送信する(ステップS2)。なお、実際には、第2精度は、例えば、1キロメートル精度、1kmメッシュであってもよい。また、第2精度での粗い位置情報は、都道府県や市区町村等の地域(エリア)単位の情報(地域名称、住所等)であってもよいし、地域メッシュ単位の情報(地域メッシュコード等)であってもよい。また、端末装置10は、第1精度での詳細な位置情報から、第2精度での粗い位置情報を生成する際に、端数処理(丸め処理)を行ってもよい。
Subsequently, the
また、送信データを暗号化して伝送することは技術常識の範疇で可能である。また、トンネリング(tunneling)により、端末側とサーバ側との間に閉じられた仮想的な直結回線を確立してもよい。例えば、端末側とサーバ側との間にVPN(Virtual Private Network)を構築してもよい。 Moreover, it is possible within the scope of common technical knowledge to encrypt and transmit transmission data. Alternatively, tunneling may be used to establish a closed virtual direct line between the terminal side and the server side. For example, a VPN (Virtual Private Network) may be constructed between the terminal side and the server side.
このとき、端末装置10は、第2精度での粗い位置情報をベクトルに変換(ベクトル化)したベクトルデータの形式で送信してもよい。ベクトルデータは不可逆な情報であり、ベクトルデータのベクトル値から元のデータを復元することはできない。例えば、端末装置10は、いわゆるエンベディング(embedding:埋め込み)を行い、第2精度での粗い位置情報に基づくエンベディングベクトル(埋め込みベクトル)を生成してもよい。
At this time, the
続いて、情報提供装置100は、第2精度での粗い位置情報に基づいて機械学習を行い、グローバルモデルを構築する(ステップS3)。例えば、情報提供装置100は、第2精度での粗い位置情報と利用者Uの大まかな現在や将来の位置や行動とを学習データとして機械学習を行う。あるいは、情報提供装置100は、第2精度での粗い位置情報と利用者Uに提供するレコメンド情報(recommendation)とを学習データとして機械学習を行う。 Subsequently, the information providing device 100 performs machine learning based on the rough position information with the second precision to construct a global model (step S3). For example, the information providing apparatus 100 performs machine learning using rough position information with the second precision and rough current and future positions and actions of the user U as learning data. Alternatively, the information providing apparatus 100 performs machine learning using coarse position information with the second accuracy and recommendation information to be provided to the user U as learning data.
続いて、情報提供装置100は、第2精度での粗い位置情報をグローバルモデルに入力して推論を行い、推論結果を得る(ステップS4)。例えば、情報提供装置100は、第2精度での粗い位置情報に基づいて、利用者Uの大まかな現在や将来の位置や行動を推測したり、利用者Uに提供するレコメンド情報を推測したりする。 Subsequently, the information providing device 100 inputs rough position information with the second accuracy into the global model, makes an inference, and obtains an inference result (step S4). For example, the information providing apparatus 100 estimates the rough current or future position and behavior of the user U, or estimates recommended information to be provided to the user U, based on the rough position information with the second precision. do.
続いて、情報提供装置100は、推論結果に基づいて、利用者Uの端末装置10にレコメンド情報を提供する(ステップS5)。例えば、情報提供装置100は、レコメンド情報として、周辺の店舗の情報提供や、クーポンの配信等を行う。なお、情報提供装置100は、この提供情報を決定する際に、グローバルモデルを利用してもよい。例えば、情報提供装置100は、グローバルモデルと第2精度での粗い位置情報とで、閲覧確度が所定の閾値を超えると推定された複数のレコメンド情報を提供する。
Subsequently, the information providing device 100 provides recommended information to the
なお、レコメンド情報は一例に過ぎない。実際には、位置情報に対応又は関連する情報であってもよいし、位置情報からの推論に基づく各種情報であってもよい。例えば、位置情報からの推論に基づくユーザ行動等に関する情報であってもよい。 Note that the recommendation information is only an example. Actually, it may be information corresponding to or related to the position information, or various information based on inference from the position information. For example, it may be information related to user behavior or the like based on inference from position information.
一方、利用者Uの端末装置10は、第1精度での詳細な位置情報に基づいて機械学習を行い、ローカルモデルを構築する(ステップS6)。すなわち、端末装置10は、オンデバイス(on device)の機械学習を行う。例えば、端末装置10は、第1精度での詳細な位置情報と利用者Uの現在や将来の位置や行動とを学習データとして機械学習を行う。このとき、端末装置10は、第1精度での詳細な位置情報と、端末装置10に搭載(又は接続)されたセンサにより収集されたセンサデータとを組み合わせて機械学習を行ってもよい。
On the other hand, the
続いて、利用者Uの端末装置10は、第1精度での詳細な位置情報をローカルモデルに入力して推論を行い、推論結果を得る(ステップS7)。例えば、端末装置10は、第1精度での詳細な位置情報に基づいて利用者Uの現在や将来の位置や行動を推測する。このとき、端末装置10は、第1精度での詳細な位置情報と、端末装置10に搭載(又は接続)されたセンサにより収集されたセンサデータとを組み合わせて推論を行ってもよい。
Subsequently, the
例えば、端末装置10は、第1精度での詳細な位置情報と、端末装置10に搭載(又は接続)されたセンサにより収集されたセンサデータとを組み合わせて、位置情報が同じである場合(高層ビルや大型施設等にいる場合)でも、光センサのデータが明るめである(照度が高い)場合には「エントランスや通路等」にいると推測し、光センサのデータが暗めである(照度が低い)場合には「飲食店内」にいると推測してもよい。あるいは、気圧センサのデータが高めである(気圧が高い)場合には「低層階」にいると推測し、気圧センサのデータが低めである(気圧が低い)場合には「高層階」にいると推測してもよい。
For example, the
また、端末装置10は、センサデータの他に、単に利用者Uが端末装置10を触っているかどうか(接触・操作)、どのアプリを使っているか(アプリ起動)、充電がされているかどうか(電池残量)等の情報を組み合わせて学習及び推論を行ってもよい。これらの情報は容易に取得可能であり、ユーザの位置情報の高精度化を実現するのに適当な情報である。すなわち、端末装置10は、端末装置10の位置情報と、端末装置10の状態情報・操作情報とを組み合わせて学習及び推論を行ってもよい。無論、端末装置10は、これらの情報とセンサデータとを組み合わせて学習及び推論を行ってもよい。
In addition to the sensor data, the
続いて、利用者Uの端末装置10は、第1精度での位置情報を用いた推論結果に基づいて、情報提供装置100から受信したレコメンド情報(提供情報の候補)を絞り込み、利用者Uに提示する(ステップS8)。すなわち、端末装置10は、情報提供装置100から受信したレコメンド情報(提供情報の候補)と、第1精度での位置情報とに基づいて、利用者Uに提示する情報を制御する。なお、端末装置10は、この提示情報(ピンポイントなレコメンド情報)を決定する際に、ローカルモデルを利用してもよい。例えば、端末装置10は、情報提供装置100から提供された複数の情報のうち、ローカルモデルと第1精度の詳細な位置情報とで、閲覧確度が所定の閾値を超えるレコメンド情報のみを表示する。
Subsequently, the
このように、本実施形態では、サーバ側のグローバルモデルで、提供する情報の候補を推定して配信し、端末側のローカルモデルで、実際に提供する情報を決定する。 As described above, in this embodiment, candidates for information to be provided are estimated and distributed using the global model on the server side, and information to be actually provided is determined using the local model on the terminal side.
〔2.情報処理システムの構成例〕
次に、図2を用いて、実施形態に係る情報提供装置100が含まれる情報処理システム1の構成について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理システム1の構成例を示す図である。図2に示すように、実施形態に係る情報処理システム1は、端末装置10と情報提供装置100とを含む。これらの各種装置は、ネットワークNを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークNは、例えば、LAN(Local Area Network)や、インターネット等のWAN(Wide Area Network)である。
[2. Configuration example of information processing system]
Next, the configuration of the
また、図2に示す情報処理システム1に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、図2では、図示の簡略化のため、端末装置10を1台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、2台以上であってもよい。
Also, the number of devices included in the
端末装置10は、利用者Uによって使用される情報処理装置である。例えば、端末装置10は、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス、フィーチャーフォン、PC(Personal Computer)、PDA(Personal Digital Assistant)、通信機能を備えたゲーム機やAV機器、カーナビゲーションシステム、スマートウォッチやヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブルデバイス(Wearable Device)、スマートグラス、スマートスピーカ、カメラ等である。但し、実際には、これらの例に限定されない。
The
また、かかる端末装置10は、LTE(Long Term Evolution)、4G(4th Generation)、5G(5th Generation:第5世代移動通信システム)等の無線通信網や、Bluetooth(登録商標)、無線LAN(Local Area Network)等の近距離無線通信を介してネットワークNに接続し、情報提供装置100と通信することができる。
In addition, the
情報提供装置100は、例えばPCやサーバ装置、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、情報提供装置100は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。 The information providing device 100 is, for example, a PC, a server device, a mainframe, a workstation, or the like. Note that the information providing apparatus 100 may be realized by cloud computing.
〔3.端末装置の構成例〕
次に、図3を用いて、端末装置10の構成について説明する。図3は、端末装置10の構成例を示す図である。図3に示すように、端末装置10は、通信部11と、表示部12と、入力部13と、測位部14と、センサ部20と、制御部30(コントローラ)と、記憶部40とを備える。
[3. Configuration example of terminal device]
Next, the configuration of the
(通信部11)
通信部11は、ネットワークN(図2参照)と有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、情報提供装置100との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部11は、NIC(Network Interface Card)やアンテナ等によって実現される。
(Communication unit 11)
The communication unit 11 is connected to the network N (see FIG. 2) by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the information providing apparatus 100 via the network N. FIG. For example, the communication unit 11 is implemented by a NIC (Network Interface Card), an antenna, or the like.
(表示部12)
表示部12は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部12は、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)や有機ELディスプレイ(Organic Electro-Luminescent Display)である。また、表示部12は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。
(Display unit 12)
The display unit 12 is a display device that displays various information such as position information. For example, the display unit 12 is a liquid crystal display (LCD) or an organic EL display (Organic Electro-Luminescent Display). Also, the display unit 12 is a touch panel display, but is not limited to this.
(入力部13)
入力部13は、利用者Uから各種操作を受け付ける入力デバイスである。例えば、入力部13は、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。なお、入力部13は、入出力ポート(I/O port)やUSB(Universal Serial Bus)ポート等であってもよい。また、表示部12がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部12の一部が入力部13として機能する。また、入力部13は、利用者Uから音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。
(Input unit 13)
The input unit 13 is an input device that receives various operations from the user U. For example, the input unit 13 has buttons and the like for inputting characters, numbers, and the like. The input unit 13 may be an input/output port (I/O port), a USB (Universal Serial Bus) port, or the like. Moreover, when the display unit 12 is a touch panel display, a part of the display unit 12 functions as the input unit 13 . Also, the input unit 13 may be a microphone or the like that receives voice input from the user U. FIG. The microphone may be wireless.
(測位部14)
測位部14は、GPS(Global Positioning System)の衛星から送出される信号(電波)を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置10の現在位置を示す位置情報(例えば、緯度及び経度)を取得する。すなわち、測位部14は、端末装置10の位置を測位する。なお、GPSは、GNSS(Global Navigation Satellite System)の一例に過ぎない。
(Positioning unit 14)
The positioning unit 14 receives signals (radio waves) transmitted from GPS (Global Positioning System) satellites, and based on the received signals, position information (for example, latitude and longitude). That is, the positioning unit 14 positions the position of the
また、測位部14は、GPS以外にも、種々の手法により位置を測位することができる。例えば、測位部14は、位置補正等のための補助的な測位手段として、下記のように、端末装置10の様々な通信機能を利用して位置を測位してもよい。
Also, the positioning unit 14 can measure the position by various methods other than GPS. For example, the positioning unit 14 may measure the position using various communication functions of the
(Wi-Fi測位)
例えば、測位部14は、端末装置10のWi-Fi(登録商標)通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置10の位置を測位する。具体的には、測位部14は、Wi-Fi通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置10の位置を測位する。
(Wi-Fi positioning)
For example, the positioning unit 14 measures the position of the
(ビーコン測位)
また、測位部14は、端末装置10のBluetooth(登録商標)機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部14は、Bluetooth(登録商標)機能によって接続されるビーコン(beacon)発信機と接続することにより、端末装置10の位置を測位する。
(beacon positioning)
The positioning unit 14 may also use the Bluetooth (registered trademark) function of the
(地磁気測位)
また、測位部14は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置10が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置10の位置を測位する。
(geomagnetic positioning)
Further, the positioning unit 14 positions the position of the
(RFID測位)
また、例えば、端末装置10が駅改札や店舗等で使用される非接触型ICカードと同等のRFID(Radio Frequency Identification)タグの機能を備えている場合、もしくはRFIDタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置10によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部14は、かかる情報を取得することで、端末装置10の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置10が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。
(RFID positioning)
Further, for example, if the
測位部14は、必要に応じて、上述した測位手段の一つ又は組合せを用いて、端末装置10の位置を測位してもよい。
The positioning unit 14 may measure the position of the
(センサ部20)
センサ部20は、端末装置10に搭載又は接続される各種のセンサを含む。なお、接続は、有線接続、無線接続を問わない。例えば、センサ類は、ウェアラブルデバイスやワイヤレスデバイス等、端末装置10以外の検知装置であってもよい。図3に示す例では、センサ部20は、加速度センサ21と、ジャイロセンサ22と、気圧センサ23と、気温センサ24と、音センサ25と、光センサ26と、磁気センサ27と、画像センサ(カメラ)28とを備える。
(Sensor unit 20)
The
なお、上記した各センサ21~28は、あくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、センサ部20は、各センサ21~28のうちの一部を備える構成であってもよいし、各センサ21~28に加えてあるいは代えて、湿度センサ等その他のセンサを備えてもよい。
The
加速度センサ21は、例えば、3軸加速度センサであり、端末装置10の移動方向、速度、及び、加速度等の端末装置10の物理的な動きを検知する。ジャイロセンサ22は、端末装置10の角速度等に基づいて3軸方向の傾き等の端末装置10の物理的な動きを検知する。気圧センサ23は、例えば端末装置10の周囲の気圧を検知する。
The
端末装置10は、上記した加速度センサ21やジャイロセンサ22、気圧センサ23等を備えることから、これらの各センサ21~23等を利用した歩行者自律航法(PDR:Pedestrian Dead-Reckoning)等の技術を用いて端末装置10の位置を測位することが可能になる。これにより、GPS等の測位システムでは取得することが困難な屋内での位置情報を取得することが可能になる。
Since the
例えば、加速度センサ21を利用した歩数計により、歩数や歩くスピード、歩いた距離を算出することができる。また、ジャイロセンサ22を利用して、利用者Uの進行方向や視線の方向、体の傾きを知ることができる。また、気圧センサ23で検知した気圧から、利用者Uの端末装置10が存在する高度やフロアの階数を知ることもできる。
For example, a pedometer using the
気温センサ24は、例えば端末装置10の周囲の気温を検知する。音センサ25は、例えば端末装置10の周囲の音を検知する。光センサ26は、端末装置10の周囲の照度を検知する。磁気センサ27は、例えば端末装置10の周囲の地磁気を検知する。画像センサ28は、端末装置10の周囲の画像を撮像する。
The temperature sensor 24 detects the temperature around the
上記した気圧センサ23、気温センサ24、音センサ25、光センサ26及び画像センサ28は、それぞれ気圧、気温、音、照度を検知したり、周囲の画像を撮像したりすることで、端末装置10の周囲の環境や状況等を検知することができる。また、端末装置10の周囲の環境や状況等から、端末装置10の位置情報の精度を向上させることが可能になる。
The atmospheric pressure sensor 23, the temperature sensor 24, the
(制御部30)
制御部30は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部30は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部30は、送信部31と、受信部32と、処理部33と、取得部34とを備える。
(control unit 30)
The
(送信部31)
送信部31は、例えば入力部13を用いて利用者Uにより入力された各種情報や、端末装置10に搭載又は接続された各センサ21~28によって検知された各種情報、測位部14によって測位された端末装置10の位置情報等を、通信部11を介して情報提供装置100へ送信することができる。
(Sending unit 31)
The transmission unit 31 receives, for example, various information input by the user U using the input unit 13, various information detected by the
(受信部32)
受信部32は、通信部11を介して、情報提供装置100から提供される各種情報や、情報提供装置100からの各種情報の要求を受信することができる。
(Receiver 32)
The receiving
(処理部33)
処理部33は、表示部12等を含め、端末装置10全体を制御する。例えば、処理部33は、送信部31によって送信される各種情報や、受信部32によって受信された情報提供装置100からの各種情報を表示部12へ出力して表示させることができる。
(Processing unit 33)
The
(取得部34)
取得部34は、測位部14やセンサ部20を介して、第1精度(例えば、10メートル精度、10mメッシュ)での詳細な位置情報を取得する。例えば、取得部34は、GPS(Global Positioning System)やRTK(Real Time Kinematic)等の測位方法で、第1精度での詳細な位置情報を取得する。
(Acquisition unit 34)
The
本実施形態では、取得部34は、第1精度での詳細な位置情報を取得する。送信部31は、通信部11を介して、第1精度での詳細な位置情報の精度を落とした第2精度(例えば、100メートル精度、100mメッシュ)での粗い位置情報をサーバ側(情報提供装置100)に送信する。受信部32は、通信部11を介して、サーバ側から第2精度での粗い位置情報に基づく提供情報(レコメンド情報等)を受信する。そして、処理部33は、第1精度での詳細な位置情報に基づき、提供情報の中から出力する情報を制御する。
In this embodiment, the
また、受信部32は、通信部11を介して、サーバ側のグローバルモデルを用いて第2精度での粗い位置情報から推定された地域に関する提供情報を受信する。
In addition, the receiving
また、受信部32は、通信部11を介して、第2精度での粗い位置情報とサーバ側のグローバルモデルとで閲覧確度が所定の閾値を超えると推定された複数の提供情報を受信する。
Also, the receiving
また、処理部33は、通信部11を介して、提供情報の中から、ローカルモデルを用いて第1精度での詳細な位置情報から推定された特定の地点に関する提供情報を出力する。
Also, the
また、処理部33は、提供情報の中から、第1精度での詳細な位置情報とローカルモデルとで閲覧確度が所定の閾値を超えると推定された提供情報を出力する。
In addition, the
また、取得部34は、さらに、第1精度での詳細な位置情報とともにセンサデータを取得する。そして、処理部33は、ローカルモデルを用いて第1精度での詳細な位置情報とセンサデータとから特定の地点を推定し、提供情報の中から、推定された特定の地点に関する提供情報を出力する。
In addition, the
また、取得部34は、さらに、第1精度での詳細な位置情報とともに端末装置10の状態情報又は操作情報を取得する。例えば、取得部34は、単に利用者Uが端末装置10を触っているかどうか(接触・操作)、どのアプリを使っているか(アプリ起動)、充電がされているかどうか(電池残量)等の情報を取得する。そして、処理部33は、ローカルモデルを用いて第1精度での詳細な位置情報と端末装置10の状態情報又は操作情報とから特定の地点を推定し、提供情報の中から、推定された特定の地点に関する提供情報を出力する。
In addition, the
また、取得部34は、歩行者自律航法(PDR)の技術を用いて屋内での第1精度での詳細な位置情報を取得する。
In addition, the
また、送信部31は、通信部11を介して、第1精度での詳細な位置情報が示す地点を含む地域の識別情報又は地図上のメッシュ情報を第2精度での粗い位置情報としてサーバ側に送信する。 In addition, the transmission unit 31 converts the identification information of the area including the point indicated by the detailed position information with the first precision or the mesh information on the map to the rough position information with the second precision on the server side via the communication unit 11. Send to
(記憶部40)
記憶部40は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、又は、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部40には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。
(storage unit 40)
The
なお、記憶部40は、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、記憶部40は、利用者Uのデモグラフィック(人口統計学的属性)、サイコグラフィック(心理学的属性)、ジオグラフィック(地理学的属性)、ベヘイビオラル(行動学的属性)等の属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、記憶部40は、氏名、家族構成、出身地(地元)、職業、職位、収入、資格、居住形態(戸建、マンション等)、車の有無、通学・通勤時間、通学・通勤経路、定期券区間(駅、路線等)、利用頻度の高い駅(自宅・勤務地の最寄駅以外)、習い事(場所、時間帯等)、趣味、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。また、記憶部40は、利用者Uの位置や日時の履歴である位置履歴、利用者Uが入力した検索クエリの履歴である検索履歴、利用者Uが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴、利用者Uの商品購入や決済処理の履歴である購入履歴(決済履歴)、利用者Uのマーケットプレイスへの出品の履歴である出品履歴や販売履歴、利用者Uの投稿の履歴である投稿履歴等を記憶してもよい。また、記憶部40は、利用者Uが端末装置10にインストールした各種アプリの利用履歴や、利用者Uの端末装置10を用いた決済(電子決済)での決済履歴等を記憶してもよい。これらの情報は、位置情報やセンサデータとともに学習データとして使用可能である。
Note that the
〔4.情報提供装置の構成例〕
次に、図4を用いて、実施形態に係る情報提供装置100の構成について説明する。図4は、実施形態に係る情報提供装置100の構成例を示す図である。図4に示すように、情報提供装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。
[4. Configuration example of information providing device]
Next, the configuration of the information providing device 100 according to the embodiment will be described using FIG. FIG. 4 is a diagram showing a configuration example of the information providing device 100 according to the embodiment. As shown in FIG. 4, the information providing device 100 has a
(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。また、通信部110は、ネットワークN(図2参照)と有線又は無線で接続される。
(Communication unit 110)
The
(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、又は、HDD、SSD、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図4に示すように、記憶部120は、利用者情報データベース121と、履歴情報データベース122と、レコメンド情報データベース123とを有する。
(storage unit 120)
The
(利用者情報データベース121)
利用者情報データベース121は、利用者Uに関する利用者情報を記憶する。例えば、利用者情報データベース121は、利用者Uの属性等の種々の情報を記憶する。図5は、利用者情報データベース121の一例を示す図である。図5に示した例では、利用者情報データベース121は、「利用者ID(Identifier)」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。
(User information database 121)
The
「利用者ID」は、利用者Uを識別するための識別情報を示す。なお、「利用者ID」は、利用者Uの連絡先(電話番号、メールアドレス等)であってもよいし、利用者Uの端末装置10を識別するための識別情報であってもよい。
“User ID” indicates identification information for identifying the user U. The “user ID” may be the user U's contact information (telephone number, e-mail address, etc.), or may be identification information for identifying the user U's
また、「年齢」は、利用者IDにより識別される利用者Uの年齢を示す。なお、「年齢」は、利用者Uの具体的な年齢(例えば35歳など)を示す情報であってもよいし、利用者Uの年代(例えば30代など)を示す情報であってもよい。あるいは、「年齢」は、利用者Uの生年月日を示す情報であってもよいし、利用者Uの世代(例えば80年代生まれなど)を示す情報であってもよい。また、「性別」は、利用者IDにより識別される利用者Uの性別を示す。 "Age" indicates the age of the user U identified by the user ID. Note that the "age" may be information indicating a specific age of the user U (for example, 35 years old) or information indicating the age of the user U (for example, 30's). . Alternatively, the "age" may be information indicating the date of birth of the user U, or information indicating the generation of the user U (for example, born in the 80's). "Gender" indicates the gender of the user U identified by the user ID.
また、「自宅」は、利用者IDにより識別される利用者Uの自宅の位置情報を示す。なお、図5に示す例では、「自宅」は、「LC11」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。 "Home" indicates location information of the home of the user U identified by the user ID. In the example shown in FIG. 5, "home" is represented by an abstract code such as "LC11", but may be latitude/longitude information or the like. Also, for example, "home" may be an area name or an address.
また、「勤務地」は、利用者IDにより識別される利用者Uの勤務地(学生の場合は学校)の位置情報を示す。なお、図5に示す例では、「勤務地」は、「LC12」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。 "Place of work" indicates location information of the place of work (school in the case of a student) of the user U identified by the user ID. In the example shown in FIG. 5, the "place of work" is illustrated as an abstract code such as "LC12", but may be latitude/longitude information or the like. Also, for example, the "place of work" may be an area name or an address.
また、「興味」は、利用者IDにより識別される利用者Uの興味を示す。すなわち、「興味」は、利用者IDにより識別される利用者Uが関心の高い対象を示す。例えば、「興味」は、利用者Uが検索エンジンに入力して検索した検索クエリ(キーワード)等であってもよい。なお、図5に示す例では、「興味」は、各利用者Uに1つずつ図示するが、複数であってもよい。 "Interest" indicates the interest of the user U identified by the user ID. That is, "interest" indicates an object in which the user U identified by the user ID is highly interested. For example, the "interest" may be a search query (keyword) that the user U has entered into a search engine and searched for. In the example shown in FIG. 5, one "interest" is shown for each user U, but a plurality of "interests" may be shown.
例えば、図5に示す例において、利用者ID「U1」により識別される利用者Uの年齢は、「20代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、自宅が「LC11」であることを示す。また、例えば、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、勤務地が「LC12」であることを示す。また、例えば、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、「スポーツ」に興味があることを示す。 For example, in the example shown in FIG. 5, the age of the user U identified by the user ID "U1" is "twenties" and the gender is "male". Also, for example, the user U identified by the user ID "U1" indicates that the home is "LC11". Also, for example, the user U identified by the user ID "U1" indicates that the place of work is "LC12". Also, for example, the user U identified by the user ID "U1" indicates that he is interested in "sports".
ここで、図5に示す例では、「U1」、「LC11」及び「LC12」といった抽象的な値を用いて図示するが、「U1」、「LC11」及び「LC12」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な値を図示する場合がある。 Here, in the example shown in FIG. 5 , abstract values such as “U1”, “LC11” and “LC12” are used, but “U1”, “LC11” and “LC12” have specific values. It is assumed that information such as character strings and numerical values is stored. Hereinafter, abstract values may also be illustrated in diagrams relating to other information.
なお、利用者情報データベース121は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース121は、利用者Uの端末装置10に関する各種情報を記憶してもよい。また、利用者情報データベース121は、利用者Uのデモグラフィック(人口統計学的属性)、サイコグラフィック(心理学的属性)、ジオグラフィック(地理学的属性)、ベヘイビオラル(行動学的属性)等の属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース121は、氏名、家族構成、出身地(地元)、職業、職位、収入、資格、居住形態(戸建、マンション等)、車の有無、通学・通勤時間、通学・通勤経路、定期券区間(駅、路線等)、利用頻度の高い駅(自宅・勤務地の最寄駅以外)、習い事(場所、時間帯等)、趣味、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。
The
(履歴情報データベース122)
履歴情報データベース122は、利用者Uの行動を示す履歴情報(ログデータ)に関する各種情報を記憶する。図6は、履歴情報データベース122の一例を示す図である。図6に示した例では、履歴情報データベース122は、「利用者ID」、「位置履歴」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「購買履歴」、「投稿履歴」といった項目を有する。
(History information database 122)
The
「利用者ID」は、利用者Uを識別するための識別情報を示す。また、「位置履歴」は、利用者Uの位置や移動の履歴である位置履歴を示す。また、「検索履歴」は、利用者Uが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を示す。また、「閲覧履歴」は、利用者Uが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴を示す。また、「購買履歴」は、利用者Uによる購買の履歴である購買履歴を示す。また、「投稿履歴」は、利用者Uによる投稿の履歴である投稿履歴を示す。なお、「投稿履歴」は、利用者Uの所有物に関する質問を含んでいてもよい。 “User ID” indicates identification information for identifying the user U. "Position history" indicates a position history, which is a history of the user's U position and movement. Also, "search history" indicates a search history that is a history of search queries input by the user U. FIG. "Browsing history" indicates a browsing history that is a history of contents browsed by the user U. FIG. "Purchase history" indicates the purchase history of the user U's purchases. In addition, “posting history” indicates a posting history that is a history of posts by the user U. FIG. In addition, the “posting history” may include questions about user U's property.
例えば、図6に示す例において、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、「位置履歴#1」の通りに移動し、「検索履歴#1」の通りに検索し、「閲覧履歴#1」の通りにコンテンツを閲覧し、「購買履歴#1」の通りに所定の店舗等で所定の商品等を購入し、「投稿履歴」の通りに投稿したことを示す。
For example, in the example shown in FIG. 6, the user U identified by the user ID "U1" moves along the "
ここで、図6に示す例では、「U1」、「位置履歴#1」、「検索履歴#1」、「閲覧履歴#1」、「購買履歴#1」及び「投稿履歴#1」といった抽象的な値を用いて図示するが、「U1」、「位置履歴#1」、「検索履歴#1」、「閲覧履歴#1」、「購買履歴#1」及び「投稿履歴#1」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。
Here, in the example shown in FIG. 6, abstract history such as "U1", "
なお、履歴情報データベース122は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、履歴情報データベース122は、利用者Uの所定のサービスの利用履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース122は、利用者Uの実店舗の来店履歴又は施設の訪問履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース122は、利用者Uの端末装置10を用いた決済(電子決済)での決済履歴等を記憶してもよい。
Note that the
(レコメンド情報データベース123)
レコメンド情報データベース123は、利用者Uに対する提供情報(レコメンド情報)に関する各種情報を記憶する。図7は、レコメンド情報データベース123の一例を示す図である。図7に示した例では、レコメンド情報データベース123は、「地域」、「区域」、「施設」、「提供情報」といった項目を有する。
(Recommendation information database 123)
The
「地域」は、第2精度での粗い位置情報に対応する地域を示す。なお、「地域」は、都道府県や市区町村等の地域(エリア)単位であってもよいし、地域メッシュ単位(地域メッシュコード等)であってもよい。また、「区域」は、地域内に含まれる区域(地区等)を示す。例えば、地域が「赤坂」を示し、区域が「赤坂見附」を示す。また、「施設」は、区域内に存在する店舗等の施設を示す。例えば、「施設」は、区域「赤坂見附」に所在する「飲食店A」を示す。また、「提供情報」は、店舗等の施設に関連するレコメンド情報や各種情報を示す。例えば、提供情報は、店舗等の施設に関する広告やクーポン等であってもよい。 "Region" indicates the region corresponding to the coarse location information in the second precision. The “region” may be a region (area) unit such as a prefecture or a municipality, or may be a regional mesh unit (regional mesh code, etc.). In addition, "area" indicates an area (district, etc.) included in the region. For example, the area indicates "Akasaka" and the area indicates "Akasakamitsuke". "Facilities" indicates facilities such as shops that exist within the area. For example, "facility" indicates "restaurant A" located in area "Akasakamitsuke". Further, "provided information" indicates recommendation information and various types of information related to facilities such as shops. For example, the provided information may be an advertisement, a coupon, or the like regarding a facility such as a store.
例えば、図7に示す例において、情報提供装置100は、第2精度での粗い位置情報が地域「赤坂」を示す場合、区域「赤坂見附」に所在する施設「飲食店A」に関する提供情報「クーポン」を含む周囲の各店舗等に関する提供情報の候補を利用者Uの端末装置10に提供することを示す。
For example, in the example shown in FIG. 7, when the rough position information with the second accuracy indicates the area "Akasaka", the information providing apparatus 100 provides the provided information "Restaurant A" located in the area "Akasakamitsuke" This indicates that the
例えば、情報提供装置100は、地域「赤坂」を示す第2精度での粗い位置情報に基づき、地域「赤坂」に所在する店舗等に関する提供情報の候補を利用者Uの端末装置10に提供する。このとき、情報提供装置100は、地域「赤坂」を示す第2精度での粗い位置情報から利用者Uが区域「赤坂見附」にいると推定可能である場合には、区域「赤坂見附」に所在する店舗等に関する提供情報の候補を利用者Uの端末装置10に提供する。
For example, the information providing device 100 provides the
なお、レコメンド情報データベース123は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、レコメンド情報データベース123は、地域に加え、さらにレコメンド情報の提供条件(例えば、提供対象となる利用者Uの属性又は行動履歴等)に関する情報を記憶してもよい。また、レコメンド情報データベース123は、レコメンド情報を提供する時間帯(例えば、17:00~20:00等)に関する情報を記憶してもよい。
It should be noted that the
(制御部130)
図4に戻り、説明を続ける。制御部130は、コントローラ(Controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等によって、情報提供装置100の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAM等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図4に示す例では、制御部130は、収集部131と、推定部132と、提供部133とを有する。
(control unit 130)
Returning to FIG. 4, the description is continued. The control unit 130 is a controller, and for example, a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field Programmable Gate Array), or the like controls the information providing apparatus 100. Various programs (corresponding to an example of an information processing program) stored in the internal storage device are executed by using a storage area such as a RAM as a work area. In the example shown in FIG. 4 , the control unit 130 has a collection unit 131 , an estimation unit 132 and a
(収集部131)
収集部131は、通信部110を介して、各利用者Uの端末装置10から、第2精度(例えば、100メートル精度、100mメッシュ)での粗い位置情報を収集する。
(Collection unit 131)
The collection unit 131 collects rough position information with a second accuracy (for example, 100-meter accuracy, 100-m mesh) from the
また、収集部131は、通信部110を介して、各利用者Uに関する利用者情報を取得してもよい。例えば、収集部131は、利用者Uの端末装置10から、利用者Uを示す識別情報(利用者ID等)や、利用者Uの位置情報、利用者Uの属性情報等を取得する。また、収集部131は、利用者Uのユーザ登録時に、利用者Uを示す識別情報や、利用者Uの属性情報等を取得してもよい。そして、収集部131は、利用者情報を、記憶部120の利用者情報データベース121に登録する。
Also, the collection unit 131 may acquire user information about each user U via the
また、収集部131は、通信部110を介して、各利用者Uの行動を示す各種の履歴情報(ログデータ)を取得してもよい。例えば、収集部131は、利用者Uの端末装置10から、あるいは利用者ID等に基づいて各種サーバ等から、利用者Uの行動を示す各種の履歴情報を取得する。そして、収集部131は、各種の履歴情報を、記憶部120の履歴情報データベース122に登録する。
Also, the collection unit 131 may acquire various types of history information (log data) indicating behavior of each user U via the
(推定部132)
推定部132は、第2精度での粗い位置情報に基づいて学習及び推論を行う。例えば、推定部132は、第2精度での粗い位置情報に基づいて機械学習を行い、グローバルモデルを構築する。例えば、推定部132は、第2精度での粗い位置情報と利用者Uの大まかな現在や将来の位置や行動とを学習データとして機械学習を行う。あるいは、推定部132は、第2精度での粗い位置情報と利用者Uに提供するレコメンド情報(recommendation)とを学習データとして機械学習を行う。
(Estimation unit 132)
The estimator 132 performs learning and inference based on coarse position information with second precision. For example, the estimation unit 132 performs machine learning based on coarse position information with the second accuracy to construct a global model. For example, the estimating unit 132 performs machine learning using rough position information with the second precision and rough current and future positions and actions of the user U as learning data. Alternatively, the estimation unit 132 performs machine learning using coarse position information with the second accuracy and recommendation information to be provided to the user U as learning data.
また、推定部132は、第2精度での粗い位置情報をグローバルモデルに入力して推論を行い、推論結果を得る。例えば、推定部132は、第2精度での粗い位置情報に基づいて、利用者Uの大まかな現在や将来の位置や行動を推測したり、利用者Uに提供するレコメンド情報を推測したりする。 Also, the estimating unit 132 inputs rough position information with the second precision to the global model, performs inference, and obtains an inference result. For example, the estimating unit 132 estimates the rough current or future position and behavior of the user U based on the rough position information with the second accuracy, or estimates recommended information to be provided to the user U. .
(提供部133)
提供部133は、通信部110を介して、第2精度での粗い位置情報に基づく提供情報を、当該位置情報の送信元である利用者Uの端末装置10に提供する。例えば、提供部133は、グローバルモデルによる推論結果に基づいて、利用者Uの端末装置10にレコメンド情報を提供する。
(Providing unit 133)
The
〔5.処理手順〕
次に、図8を用いて実施形態に係る端末装置10による処理手順について説明する。図8は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、端末装置10の制御部30によって繰り返し実行される。
[5. Processing procedure]
Next, a processing procedure by the
図8に示すように、利用者Uの端末装置10の取得部34は、GPS(Global Positioning System)やRTK(Real Time Kinematic)等の測位方法で、第1精度(例えば、10メートル精度、10mメッシュ)での詳細な位置情報を取得する(ステップS101)。
As shown in FIG. 8, the
続いて、端末装置10の送信部31は、第1精度での詳細な位置情報の精度を落とした第2精度(例えば、100メートル精度、100mメッシュ)での粗い位置情報を生成し、通信部11を介して、第2精度での粗い位置情報を情報提供装置100に送信する(ステップS102)。
Subsequently, the transmission unit 31 of the
続いて、端末装置10の受信部32は、通信部11を介して、情報提供装置100から、第2精度での粗い位置情報に基づく提供情報の候補を受信する(ステップS103)。例えば、受信部32は、通信部11を介して、情報提供装置100から、第2精度での粗い位置情報が示す場所の周辺の店舗等の広告やクーポン等のレコメンド情報を受信する。
Subsequently, the receiving
続いて、端末装置10の処理部33は、第1精度での詳細な位置情報に基づいて機械学習を行い、ローカルモデルを構築する(ステップS104)。すなわち、処理部33は、オンデバイス(on device)の機械学習を行う。このとき、処理部33は、第1精度での詳細な位置情報と、処理部33に搭載(又は接続)されたセンサにより収集されたセンサデータとを組み合わせて機械学習を行ってもよい。
Subsequently, the
続いて、端末装置10の処理部33は、第1精度での詳細な位置情報をローカルモデルに入力して推論を行い、推論結果を得る(ステップS105)。このとき、処理部33は、第1精度での詳細な位置情報と、処理部33に搭載(又は接続)されたセンサにより収集されたセンサデータとを組み合わせて推論を行ってもよい。
Subsequently, the
続いて、端末装置10の処理部33は、第1精度での詳細な位置情報を用いて、情報提供装置100から受信した提供情報(レコメンド情報)の候補を絞り込む(ステップS106)。
Next, the
端末装置10の処理部33は、絞り込んだ提供情報(レコメンド情報)を表示部12に標示して、利用者Uに提示する(ステップS107)。
The
〔6.変形例〕
上述した端末装置10及び情報提供装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。
[6. Modification]
The
上記の実施形態において、情報提供装置100が実行している処理の一部又は全部は、実際には、端末装置10が実行してもよい。例えば、スタンドアローン(Stand-alone)で(端末装置10単体で)処理が完結してもよい。この場合、端末装置10に、上記の実施形態における情報提供装置100の機能が備わっているものとする。また、上記の実施形態では、端末装置10は情報提供装置100と連携しているため、利用者Uから見れば、情報提供装置100の処理も端末装置10が実行しているように見える。すなわち、他の観点では、端末装置10は、情報提供装置100を備えているともいえる。
In the above embodiment, part or all of the processing executed by the information providing device 100 may actually be executed by the
また、上記の実施形態において、情報提供装置100(サーバ側)は、フェデレーテッドラーニング(Federated Learning:連合学習)を採用し、各利用者Uの端末装置10(端末側)に共有モデル(コアモデル)を提供してもよい。そして、端末装置10は、共有モデルをベースとして、第1精度での詳細な位置情報(及びセンサデータ)と結果情報とを学習データとしてオンデバイス機械学習を行うことでパターンを作り、そのパターンを利用して第1精度での詳細な位置情報(及びセンサデータ)を入力データとして推論を行うようにしてもよい。
In the above embodiment, the information providing apparatus 100 (server side) employs federated learning, and the terminal device 10 (terminal side) of each user U uses a shared model (core model). model) can be provided. Then, based on the shared model, the
また、上記の実施形態において、端末装置10は、オンデバイスAI(Artificial Intelligence:人工知能)によりカメラ機能の高機能化を実現したスマートフォン等であってもよい。また、端末装置10は、オンデバイスAIを搭載したロボットや自動運転車、ドローン等であってもよい。
Further, in the above-described embodiment, the
〔7.効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置(端末装置10)は、第1精度(例えば、10メートル精度、10mメッシュ)での詳細な位置情報を取得する取得部34と、第1精度での詳細な位置情報の精度を落とした第2精度(例えば、100メートル精度、100mメッシュ)での粗い位置情報をサーバ側(情報提供装置100)に送信する送信部31と、サーバ側から第2精度での粗い位置情報に基づく提供情報(レコメンド情報等)を受信する受信部32と、第1精度での詳細な位置情報に基づき、提供情報の中から出力する情報を制御する処理部33と、を備えることを特徴とする。
[7. effect〕
As described above, the information processing device (terminal device 10) according to the present application includes the
また、受信部32は、サーバ側のグローバルモデルを用いて第2精度での粗い位置情報から推定された地域に関する提供情報を受信する。
In addition, the receiving
また、受信部32は、第2精度での粗い位置情報とサーバ側のグローバルモデルとで閲覧確度が所定の閾値を超えると推定された複数の提供情報を受信する。
In addition, the receiving
また、処理部33は、提供情報の中から、ローカルモデルを用いて第1精度での詳細な位置情報から推定された特定の地点に関する提供情報を出力する。
In addition, the
また、処理部33は、提供情報の中から、第1精度での詳細な位置情報とローカルモデルとで閲覧確度が所定の閾値を超えると推定された提供情報を出力する。
In addition, the
また、取得部34は、さらに、第1精度での詳細な位置情報とともにセンサデータを取得する。そして、処理部33は、ローカルモデルを用いて第1精度での詳細な位置情報とセンサデータとから特定の地点を推定し、提供情報の中から、推定された特定の地点に関する提供情報を出力する。
In addition, the
また、取得部34は、さらに、第1精度での詳細な位置情報とともに該情報処理装置(端末装置10)の状態情報又は操作情報を取得する。そして、処理部33は、ローカルモデルを用いて第1精度での詳細な位置情報と該情報処理装置の状態情報又は操作情報とから特定の地点を推定し、提供情報の中から、推定された特定の地点に関する提供情報を出力する。
In addition, the
また、取得部34は、歩行者自律航法(PDR)の技術を用いて屋内での第1精度での詳細な位置情報を取得する。
In addition, the
また、送信部31は、第1精度での詳細な位置情報が示す地点を含む地域の識別情報又は地図上のメッシュ情報を第2精度での粗い位置情報としてサーバ側に送信する。 In addition, the transmission unit 31 transmits identification information or mesh information on the map of the area including the point indicated by the detailed position information with the first accuracy to the server side as coarse position information with the second accuracy.
上述した各処理のいずれかもしくは組合せにより、本願に係る情報処理装置は、サーバ側にはユーザ側の詳細なデータを秘匿した状態で詳細な結果を取得することができる。 By one or a combination of the above processes, the information processing apparatus according to the present application can acquire detailed results while keeping the detailed data of the user confidential from the server side.
〔8.ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置10や情報提供装置100は、例えば図9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。以下、情報提供装置100を例に挙げて説明する。図9は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ1000は、出力装置1010、入力装置1020と接続され、演算装置1030、一次記憶装置1040、二次記憶装置1050、出力I/F(Interface)1060、入力I/F1070、ネットワークI/F1080がバス1090により接続された形態を有する。
[8. Hardware configuration]
Also, the
演算装置1030は、一次記憶装置1040や二次記憶装置1050に格納されたプログラムや入力装置1020から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置1030は、例えばCPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等により実現される。
The
一次記憶装置1040は、RAM(Random Access Memory)等、演算装置1030が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置1050は、演算装置1030が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置1050は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置1050は、USB(Universal Serial Bus)メモリやSD(Secure Digital)メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置1050は、クラウドストレージ(オンラインストレージ)やNAS(Network Attached Storage)、ファイルサーバ等であってもよい。
The
出力I/F1060は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置1010に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェースであり、例えば、USB(Universal Serial Bus)やDVI(Digital Visual Interface)、HDMI(登録商標)(High Definition Multimedia Interface)といった規格のコネクタにより実現される。また、入力I/F1070は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及びスキャナ等といった各種の入力装置1020から情報を受信するためのインターフェースであり、例えば、USB等により実現される。
The output I/
また、出力I/F1060及び入力I/F1070はそれぞれ出力装置1010及び入力装置1020と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置1010及び入力装置1020は、ワイヤレス機器であってもよい。
Also, the output I/
また、出力装置1010及び入力装置1020は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力I/F1060及び入力I/F1070も、入出力I/Fとして一体化していてもよい。
Also, the output device 1010 and the
なお、入力装置1020は、例えば、CD(Compact Disc)、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、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。
Note that the
ネットワークI/F1080は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信して演算装置1030へ送り、また、ネットワークNを介して演算装置1030が生成したデータを他の機器へ送信する。
Network I/
演算装置1030は、出力I/F1060や入力I/F1070を介して、出力装置1010や入力装置1020の制御を行う。例えば、演算装置1030は、入力装置1020や二次記憶装置1050からプログラムを一次記憶装置1040上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
例えば、コンピュータ1000が情報提供装置100として機能する場合、コンピュータ1000の演算装置1030は、一次記憶装置1040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130の機能を実現する。また、コンピュータ1000の演算装置1030は、ネットワークI/F1080を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置1040上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ1000の演算装置1030は、ネットワークI/F1080を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。
For example, when the
〔9.その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
[9. others〕
Although the embodiments of the present application have been described above, the present invention is not limited by the contents of these embodiments. In addition, the components described above include those that can be easily assumed by those skilled in the art, those that are substantially the same, and those within the so-called equivalent range. Furthermore, the components described above can be combined as appropriate. Furthermore, various omissions, replacements, or modifications of components can be made without departing from the gist of the above-described embodiments.
また、上記実施形態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又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又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。 Further, among the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being performed manually can be performed manually. All or part of this can also be done automatically by known methods. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the illustrated information.
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、その全部又は一部を、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又は物理的に分散・統合して構成することができる。 Also, each component of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to the illustrated one, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
例えば、上述した情報提供装置100は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をAPI(Application Programming Interface)やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。 For example, the information providing apparatus 100 described above may be implemented by a plurality of server computers, and depending on the function, may be implemented by calling an external platform or the like using an API (Application Programming Interface), network computing, or the like. can be changed flexibly.
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。 Also, the above-described embodiments and modifications can be appropriately combined within a range that does not contradict the processing contents.
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。 Also, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as acquisition means or an acquisition circuit.
1 情報処理システム
10 端末装置
11 通信部
14 測位部
20 センサ部
30 制御部
31 送信部
32 受信部
33 処理部
34 取得部
100 情報提供装置
110 通信部
120 記憶部
121 利用者情報データベース
122 履歴情報データベース
123 レコメンド情報データベース
130 制御部
131 収集部
132 推定部
133 提供部
1
Claims (11)
前記第1精度での詳細な位置情報の精度を落とした第2精度での粗い位置情報をサーバ側に送信する送信部と、
前記サーバ側から前記第2精度での粗い位置情報に基づく提供情報を受信する受信部と、
前記第1精度での詳細な位置情報に基づき、前記提供情報の中から出力する情報を制御する処理部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 an acquisition unit that acquires detailed position information with a first accuracy;
a transmission unit configured to transmit to a server side rough location information with a second accuracy obtained by reducing the accuracy of the detailed location information with the first accuracy;
a receiving unit that receives provision information based on rough position information with the second accuracy from the server side;
a processing unit that controls information to be output from the provided information based on the detailed position information with the first accuracy;
An information processing device comprising:
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 2. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the receiving unit receives provision information about an area estimated from rough position information with the second precision using the global model on the server side.
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 2. The receiving unit receives a plurality of pieces of provided information estimated to have a viewing accuracy exceeding a predetermined threshold based on the rough location information with the second precision and the global model on the server side. 3. The information processing device according to 2.
ことを特徴とする請求項1~3のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 Claims 1 to 3, wherein the processing unit outputs provided information related to a specific point estimated from the detailed position information with the first precision using a local model from the provided information. The information processing apparatus according to any one of
ことを特徴とする請求項1~4のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The processing unit outputs, from among the provided information, provided information that is estimated to have a viewing accuracy exceeding a predetermined threshold based on the detailed location information with the first precision and the local model. Item 5. The information processing device according to any one of Items 1 to 4.
前記処理部は、ローカルモデルを用いて前記第1精度での詳細な位置情報と前記センサデータとから特定の地点を推定し、前記提供情報の中から、推定された前記特定の地点に関する提供情報を出力する
ことを特徴とする請求項1~5のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The acquisition unit further acquires sensor data together with detailed position information at the first precision,
The processing unit estimates a specific point from the detailed position information at the first accuracy and the sensor data using the local model, and selects provided information related to the estimated specific point from the provided information. 6. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5, characterized in that it outputs .
前記処理部は、ローカルモデルを用いて前記第1精度での詳細な位置情報と該情報処理装置の状態情報又は操作情報とから特定の地点を推定し、前記提供情報の中から、推定された前記特定の地点に関する提供情報を出力する
ことを特徴とする請求項1~6のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The acquisition unit further acquires state information or operation information of the information processing device together with the detailed position information with the first precision,
The processing unit uses the local model to estimate a specific point from the detailed position information with the first accuracy and the state information or operation information of the information processing device, and selects the estimated point from the provided information. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 6, wherein the provided information regarding the specific point is output.
ことを特徴とする請求項1~7のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The information according to any one of claims 1 to 7, wherein the acquisition unit acquires detailed indoor position information with the first accuracy using pedestrian autonomous navigation technology. processing equipment.
ことを特徴とする請求項1~8のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The transmission unit transmits, as the rough position information with the second precision, identification information of an area including a point indicated by the detailed position information with the first precision or mesh information on a map to the server side. 9. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 8.
第1精度での詳細な位置情報を取得する取得工程と、
前記第1精度での詳細な位置情報の精度を落とした第2精度での粗い位置情報をサーバ側に送信する送信工程と、
前記サーバ側から前記第2精度での粗い位置情報に基づく提供情報を受信する受信工程と、
前記第1精度での詳細な位置情報に基づき、前記提供情報の中から出力する情報を制御する処理工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method executed by an information processing device,
an obtaining step of obtaining detailed location information with a first accuracy;
a transmission step of transmitting rough location information with a second accuracy, which is obtained by reducing the accuracy of detailed location information with the first accuracy, to a server;
a receiving step of receiving provided information based on coarse location information with the second precision from the server side;
a processing step of controlling information to be output from the provided information based on the detailed position information with the first accuracy;
An information processing method comprising:
前記第1精度での詳細な位置情報の精度を落とした第2精度での粗い位置情報をサーバ側に送信する送信手順と、
前記サーバ側から前記第2精度での粗い位置情報に基づく提供情報を受信する受信手順と、
前記第1精度での詳細な位置情報に基づき、前記提供情報の中から出力する情報を制御する処理手順と、
をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。 an acquisition procedure for acquiring detailed location information with a first accuracy;
a transmission procedure for transmitting to a server side rough location information with a second accuracy obtained by reducing the accuracy of detailed location information with the first accuracy;
a reception procedure for receiving provision information based on coarse location information with the second precision from the server side;
a processing procedure for controlling information to be output from the provided information based on the detailed position information with the first accuracy;
An information processing program for executing a computer.
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