JP4127809B2 - 行動支援システムで使用されるサーバ装置及びそのプログラム - Google Patents

Description

この発明は、ユーザの行動を支援する情報を、サーバ装置からユーザが所有する端末装置に対し通信ネットワークを介して提供する行動支援システムで使用されるサーバ装置及びそのプログラムに関する。

近年、ユーザの状況に合わせて当該ユーザの行動を支援する情報やサービスを提供する、いわゆる状況適応型サービスが注目されている。この種のサービスを実現するには、刻一刻と変化する、位置や時間、予定、趣味嗜好等のユーザ自身のコンテキスト、及び気温や天候、利用しようとする交通機関の運行状態、店舗の混雑状態等のユーザを取り巻く周辺のコンテキストをそれぞれ収集し、その場その時の状態に応じて最適な情報・サービスを抽出し提供する技術が不可欠である。この技術は、コンテキストを察知して、それに適合した情報・サービスの提供を行うという意味で、「コンテキスト・アウエア技術」と呼ばれ、これまでに数多くの研究開発が行われている（例えば、非特許文献１を参照。）。

また最近では、実行動開始時点における行動支援のみならず、潜在意識の顕在化、最適な行動開始の契機の示唆、行動開始の滞りなき進捗と安心感の供与、複合目的への行動支援つまり特定の行動（主行動）下において主行動を阻害することなく行われる行動（従行動）の支援等を提供する技術も提案されている（例えば、特許文献１を参照。）。

特願２００３−０６１７７６

「Ｃ−ＭＡＰ：Ａ Ｃｏｎｔｅｘｔ−Ａｗａｒｅな展示ガイドシステムの試作」、情報処理学会論文誌、Ｖｏｌ．３９，Ｎｏ．１０，Ｏｃｔｏｂｅｒ １９９８。

しかし、従来のこれらの技術はいずれも、ユーザの明示的な要求を契機としてその時点でのコンテキストに合致した支援情報・サービスを検索し提供するものである。このため、ユーザにとっては欲しい情報が常に希望するタイミングで得られるとは限らず、提供された情報が効果的に使用されているとは云えない。

この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、ユーザの状況に適合する行動支援情報をより適切なタイミングで提供することが可能な、行動支援システムで使用されるサーバ装置及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するためにこの発明は、サーバ装置において、ユーザ自身の状態を表す第１のコンテキスト情報をユーザの端末装置から通信ネットワークを介して受信すると共に、ユーザ周辺の状態を表す第２のコンテキスト情報を収集し、これら第１及び第２のコンテキスト情報をもとに上記ユーザが起こす可能性のある予定行動を推測して、この推測された予定行動とユーザとの関係度を定量的に表す関係度情報を算出する。そして、この算出された関係度情報をもとに、上記推測された予定行動の中から行動支援対象とすべき予定行動を選択し、この選択された予定行動を支援するための行動支援情報を上記第１及び第２のコンテキスト情報をもとに作成する。またそれと共に、上記算出された関係度情報の時系列変化を検出し、この検出された関係度情報の時系列的変化に基づいて情報提供タイミングを決定する。そして、この決定された情報提供タイミングにおいて、上記作成された行動支援情報をサーバ装置からユーザの端末装置へ通信ネットワークを介して送信するようにしたものである。

したがってこの発明によれば、ユーザと当該ユーザが起こす可能性のある予定行動との関係度、つまり特定のコンテキスト状態においてユーザがある目的に対する行動をどの程度起こし易いかを定量的に表す情報が算出される。そして、この算出された関係度情報に基づいて、ユーザのその場その時の状態に応じた最適な行動支援情報が作成され、さらに上記関係度の時系列変化をもとに最適な情報提供タイミングが決定されて、この決定されたタイミングにおいて上記作成された行動支援情報がユーザに提供される。このため、ユーザのその場その時の状態に応じた最適な行動支援情報を、最適な情報提供タイミングでユーザに提供することが可能となる。

具体的には、上記関係度を表す情報の時系列変化の時間変化率を検出し、この検出された関係度情報の時間変化率が予め設定した第１のしきい値を超えた時点を情報提供タイミングとして決定する。一般に、関係度の変化が大きいタイミングがユーザに与える影響が大きく、行動を起こすきっかけとなる可能性が高い。このため、上記のように関係度の時間変化率がしきい値を超えたタイミングを情報提供タイミングとすると、提供した行動支援情報が活用される確率が高くなる。

また、上記行動支援対象とすべき予定行動の選択手段には次のような具体的種構成が考えられる。
第１の構成は、上記算出された関係度情報をもとに関係度情報の値が大きい順に優先順位を設定して、この設定された優先順位に応じて行動支援対象とすべき予定行動を選択し、この選択された予定行動の行動支援情報を該当するユーザの端末装置へ送信するものである。このようにすると、ユーザが起こしやすい予定行動から優先的に行動支援情報を提供することができる。

第２の構成は、算出された関係度情報の時系列変化をもとに関係度情報の変化量が第２のしきい値を超える予定行動を選択し、この選択された予定行動の行動支援情報を該当するユーザの端末装置へ送信するものである。このようにすると、ユーザとの関係度が相対的に小さい予定行動であっても、関係度の変化量が大きい予定行動が“意外性のある予定行動”として選択されて、その行動支援情報がユーザに提供される。

第３の構成は、算出された関係度情報の時系列変化をもとに関係度情報の変化の頻度を検出し、検出された関係度情報の変化の頻度が第３のしきい値より少ない予定行動を選択する。そして、この選択された予定行動を支援するための行動支援情報を該当するユーザの端末装置へ送信するものである。一般に、ある一定期間内に発生する関係度の変化回数が少ない方がユーザにとっては貴重なタイミングであることが多い。したがって、関係度情報の変化の頻度が少ない予定行動を選択することで、ユーザに対しより新鮮度の高い情報提供が可能となる。

またこの発明は、第１及び第２のコンテキスト情報に基づいて、行動支援対象として抽出された予定行動に付随して実行される可能性がある付随行動を示唆する情報を作成し、この作成された付随行動を示唆する情報を行動支援情報と共にサーバ装置からユーザの端末装置へ送信することを特徴とする。このようにすると、ユーザには、予定行動に対応する行動支援情報に加え、予定行動に付随して実行される可能性がある付随行動を示唆する情報が提供される。このため、ユーザは予定行動のついでに、例えば銀行に立ち寄るといった用事を済ますことが可能となる。

さらに、上記付随行動を示唆する情報の送信後に収集される該当ユーザの反応を表す情報に基づいて、当該ユーザと前記付随行動に対応する予定行動との関係度を定量的に表す関係度情報を算出し直すようにするとよい。このようにすると、付随行動を示唆する情報に対するユーザの反応をもとに、ユーザと当該ユーザが起こす可能性がある予定行動との関係度が算出し直される。すなわち、ユーザの反応をもとに発見的に関係度の算出パラメータがチューニングされる。このため、算出された関係度の値がユーザの感覚にさらに適合した値に近付くように自動的にチューニングされる。したがって、この関係度のチューニングにより、ユーザのその場その時の感覚により一層適合した情報支援を行うことが可能となる。

さらに、上記行動支援情報又は付随行動を示唆する情報を送信する際に、新たに作成された行動支援情報又は付随行動を示唆する情報を過去に作成された行動支援情報又は付随行動を示唆する情報と比較してその差分情報を抽出し、この抽出された差分情報をユーザの端末装置へ送信するようにしてもよい。このようにすると、行動支援情報又は付随行動を示唆する情報の変化分だけがユーザの端末装置に送信されることになり、これにより伝送情報量を低減すると共に、端末装置のメモリ容量を節約することが可能となる。

さらに、上記行動支援情報又は付随行動を示唆する情報を作成する際に、他のユーザの行動支援履歴及び実行動履歴の少なくとも一方に基づいて、行動支援対象のユーザが起こす可能性がある同様の行動を支援する情報又は付随行動を示唆する情報を作成するようにしてもよい。このようにすると、ユーザ本人のコンテキスト情報だけでは作成することのできない、より新鮮な予定行動に対応する行動支援情報又は付随行動を示唆する情報を作成して、ユーザに提供することが可能となる。

要するにこの発明では、ユーザと当該ユーザが起こす可能性のある予定行動との関係度を定量的に表す情報を算出し、この算出された関係度に基づいてユーザのその場その時の状態に応じた最適な行動支援情報を作成すると共に、上記関係度の時系列変化をもとに最適な情報提供タイミングを決定し、この決定されたタイミングにおいて上記作成された行動支援情報をユーザに提供するようにしている。
したがってこの発明によれば、ユーザの状況に適合する行動支援情報をより適切なタイミングで提供できるようにした行動支援システムで使用されるサーバ装置及びプログラムを提供することができる。

図１は、この発明に係わる行動支援システムの一実施形態を示す概略構成図であり、ＭＳ１〜ＭＳｎはユーザ端末、ＳＳＶは行動支援サーバ、ＣＳＶ１〜ＣＳＶｍは情報提供サーバをそれぞれ示している。
ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎとしては、携帯型のパーソナル・コンピュータやＰＤＡ（Personal Digital Assistants）、携帯電話機等のパーソナル端末が使用される。これらのユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎは、移動通信ネットワーク５ＭＮＷ及び有線通信ネットワークＩＮＷを介して上記行動支援サーバＳＳＶに接続される。また行動支援サーバＳＳＶは、有線通信ネットワークＩＮＷを介して複数の情報提供サーバＣＳＶ１〜ＣＳＶｍに接続される。情報提供サーバＣＳＶ１〜ＣＳＶｍは、例えばＷＷＷ（World Wide Web）サーバにより構成され、気象情報、交通情報、店舗等や諸施設の営業情報等のユーザ周辺のコンテキスト情報を配信する。

有線通信ネットワークＩＮＷは、インターネット等のコンピュータ・ネットワークと、このコンピュータ・ネットワークとユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎとの間を接続するための有線加入者網とから構成される。有線加入者網には、ＰＳＴＮ（Public Switched Telephone Network）やＩＳＤＮ（Integrated Service Digital Network）に加え、有線ＬＡＮ（Local Area Network）等の企業内通信ネットワーク、ＣＡＴＶ（Cable Television）ネットワークが含まれる。また移動通信ネットワークＭＮＷには、例えば携帯通信システム、ＰＨＳ（Personal Handyphone System）、無線ＬＡＮが含まれる。

ところで、上記ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎ及び行動支援サーバＳＳＶは以下のように構成される。図２はその機能構成を示すブロック図である。
すなわち、先ずユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎは、ブラウザやメーラ等のインターネットアクセスに必要な機能を有する端末であり、情報入力送信部２１と、情報受信表示部２２とを備えている。

情報入力送信部２１は、キー入力部から入力するか又は外部メモリから読み込んだユーザ自身のコンテキスト情報を行動支援サーバＳＳＶに向け送信する。ユーザ自身のコンテキスト情報は、例えば性別や年齢、職業、趣味嗜好等のユーザ属性情報、スケジュール情報からなる。また、ユーザ端末がＧＰＳ（Global Positioning System）受信機等による位置取得機能を備えている場合には、この機能により取得されたユーザの位置情報も上記ユーザ自身のコンテキスト情報に含められる。
情報受信表示部２２は、行動支援サーバＳＳＶから送信された行動支援情報及び付随行動示唆情報を無線インタフェースを介して受信し、この受信された各情報を内部メモリに記憶する。またそれと共に、上記受信された行動支援情報及び付随行動示唆情報を例えば液晶表示器に表示する。

次に行動支援サーバＳＳＶは、行動支援情報抽出・プロファイル動的構成部１１と、プレゼンス監視制御部１２と、ユーザ情報管理部１３と、差分抽出部１４と、パーソナライズ行動支援情報抽出部１５とを備え、さらに行動支援情報履歴データベース１６と、実行動履歴データベース１７と、情報提供タイミング抽出部１７とを備えている。

これらの機能のうち行動支援情報抽出・プロファイル動的構成部１１、プレゼンス監視制御部１２、差分抽出部１４及び情報提供タイミング抽出部１７は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）がプログラムを実行することにより実現される。これらの機能を実現するプログラムは、予めＲＯＭ又はハードディスク等のプログラムメモリに格納されている。また、上記ユーザ情報管理部１３、行動支援情報履歴データベース１６及び実行動履歴データベース１７は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ又はハードディスク等のデータメモリにより構成される。

ユーザ情報管理部１３は、ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎから送信されたユーザ自身のコンテキスト情報の管理を行う。行動支援情報履歴データベース１６は、ユーザに対し過去に提供した行動支援情報の履歴をユーザごとに格納する。実行動履歴データベース１７は、ユーザが実際に起こした行動の履歴をユーザごとに記憶する。

図３に、上記行動支援情報履歴及び実行動履歴のデータの一例を示す。同図に示すように、行動支援情報履歴及び実行動履歴のデータは、ユーザを識別するユーザＩＤに対応付けて、手段（how）、日時（when）、場所（where）、目的（why）、同席者（who）及びユーザが起こす可能性のある行動支援情報（what）を記憶したものである。

パーソナライズ行動支援情報抽出部１５は、ユーザごとに、次に起こされる予定の行動をユーザ情報管理部１３から取得し、この取得された予定行動に対応する行動支援情報を収集する。またユーザごとに、上記行動支援情報履歴データベース１６及び実行動履歴データベース１７に格納された当該ユーザの過去の行動支援情報履歴及び実行動履歴に基づいて、実現可能な目的を抽出する。さらに、上記行動支援情報履歴データベース１６及び実行動履歴データベース１７に格納された他ユーザの過去の行動支援情報履歴及び実行動履歴に基づいて、新たな目的を抽出する。そして、ユーザと上記抽出された目的との間の関係度を表す定量値と、その変化量、変化率及び変化頻度を算出する。

差分抽出部１４は、上記パーソナライズ行動支援情報抽出部１５において新たに行動支援情報が抽出されるごとに、この行動支援情報を過去に同一ユーザ向けに提供した行動支援情報と比較してその差分を検出する。この差分の情報は、上記支援対象の予定行動に付随して実行される可能性がある行動を示唆する情報、つまり付随行動示唆情報を作成するために、パーソナライズ行動支援情報抽出部１５において使用される。

情報提供タイミング抽出部１８は、上記パーソナライズ行動支援情報抽出部１５により算出された関係度の定量値の変化量、変化率及び変化頻度をそれぞれ監視し、特定時点でのコンテキストにおいてユーザとユーザが起こす可能性のある行動との関係度の定量値を時間的にトレースすることにより関係度曲線を作成する。そして、この作成された関係度曲線に基づいて、変化率がしきい値より大きくなるタイミングを行動支援情報の提供タイミングとして抽出する。

行動支援情報抽出・プロファイル動的構成部１１は、上記情報提供タイミング抽出部１８により抽出された提供タイミングに基づいて行動支援タイミングを調整し、この行動支援タイミングになった時点で、ユーザが次に予定している行動の行動支援情報をユーザ端末に向け送信する。またこのとき、ユーザとの関係度が高い順に付随行動示唆情報を選択し、この選択された付随行動示唆情報を上記行動支援情報に付加して送信する。

プレゼンス監視制御部１２は、上記行動支援情報抽出・プロファイル動的構成部１１によりユーザ端末へ送信された行動支援情報及び付随行動示唆情報の変化を監視する。そして、変化が検出された場合に、上記行動支援情報抽出・プロファイル動的構成部１１に対し行動支援情報及び付随行動示唆情報の再構成を指示する。

次に、以上のように構成されたシステムの動作を行動支援サーバＳＳＶの制御手順に従い説明する。図９及び図１０はこの行動支援サーバＳＳＶによる行動支援制御の手順と内容を示すフローチャートである。
ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎは、ユーザによりコンテキスト情報の送信操作が行われたとき、又は予め設定されたコンテキスト送信タイミングになったときに、予め格納してあるユーザ自身のコンテキスト情報を情報入力送信部２１から行動支援サーバ３へ送信する。また、ＧＰＳ受信機により検出されるユーザの現在位置情報が所定量以上変化した場合に、この検出された新たな現在位置情報を行動支援サーバ３へ送信する。

行動支援サーバＳＳＶの行動支援情報抽出・プロファイル動的構成部１１は、ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎからユーザ自身のコンテキスト情報が到来すると、ステップ９ａでこのコンテキスト情報を受信する。そして、この受信されたユーザ自身のコンテキスト情報をステップ９ｂによりユーザ情報管理部１３に格納する。このとき、同一ユーザのコンテキスト情報が既に格納されている場合には、この格納されているコンテキスト情報を新たなコンテキスト情報により更新する。

なお、上記ユーザ自身のコンテキスト情報の取得手段としては、行動支援サーバＳＳＶからユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎに対し取得要求を送信し、この取得要求に応じてユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎが送信するコンテキスト情報を行動支援サーバＳＳＶが受信する手段を採用することも可能である。

次に、行動支援サーバＳＳＶの行動支援情報抽出・プロファイル動的構成部１１は、ステップ９ｃにより、ユーザ情報管理部１３に格納されているユーザ自身のコンテキスト情報、つまりユーザの現在位置、現在時刻、趣味嗜好、スケジュール等をもとに、ユーザの次の予定行動を取得する。

続いて行動支援サーバＳＳＶのパーソナライズ行動支援情報抽出部１５は、上記取得された次の予定行動に対応する行動支援情報をステップ９ｄにより収集する。またステップ９ｅにおいて、行動支援情報履歴データベース１６に格納されたユーザ本人の過去の行動支援情報履歴と、実行動履歴データベース１７に格納されたユーザ本人の過去の実行動履歴とをもとに、実現可能な目的を抽出する。さらに、ステップ９ｆにおいて、行動支援情報履歴データベース１６に格納された他ユーザの過去の行動支援情報履歴と、実行動履歴データベース１７に格納された他ユーザの過去の実行動履歴とをもとに、新たな目的を抽出する。

次に、行動支援サーバＳＳＶのパーソナライズ行動支援情報抽出部１５は、刻一刻と変化するコンテキストがユーザの目的達成行動に対してプラス要因なのか或いはマイナス要因なのかを判断し、特定のコンテキスト状態においてユーザがある目的に対する行動をどの程度起こしやすいかを定量的に評価するために、ステップ９ｇによりユーザと上記抽出された目的との関係度（距離感）を定量的に表す値を算出する。そして、この算出された関係度の定量値の変化量及び変化率をさらに算出する。

関係度となる定量値は、例えば図４に示すように複数の要素（Dupi）により構成され、各要素（Dupi）は変化に対応してその大きさや方向性が決定される。ここで「天気：雨」というコンテキストを例にとると、このコンテキストは「雨は嫌だ」と感じるユーザの「負担度」に影響する。また、“雨の中で移動が必要となる目的”に対する関係度の定量値を増大させ、逆に“濡れずにできる目的”に対する関係度の定量値を減少させる。

コンテキスト集合（Ｃ＝｛Ｃ₀ ，…，Ｃ_j ，…，Ｃ_n ｝）が与えられた場合の要素Dupiの値は、各コンテキストＣ_j に対する重み付け（δ_j ）を用いて、第(1) 式のように数量化される。この式は、関係度の定量値が小さいほど、つまりユーザと目的との関係度が高いほど行動を起こしやすいことを表す。
Dupi ＝Σ δ_j ・ｆ_Dupi（Ｃ_j ） …(1)
^j
ここで、ｆ_Dupi はコンテキストＣ_j の値に対応する関係度の変位方向（低い／高い／影響なし）を示すプロダクションルールであり、変位方向により例えば以下の値をとる。
低いとユーザが感じる場合：ｆ_Dupi（Ｃ_j ）＝＋１
高いとユーザが感じる場合：ｆ_Dupi（Ｃ_j ）＝−１
関係度の要素に影響しない場合：ｆ_Dupi（Ｃ_j ）＝０。

また、行動支援サーバＳＳＶの行動支援情報抽出・プロファイル動的構成部１１は、ステップ９ｈにより、上記抽出されたすべての目的に関係するユーザ周辺のコンテキスト情報を各情報提供サーバＣＳＶ１〜ＣＳＶｍから取得する。そして、以後この取得されたコンテキスト情報の変化の監視をステップ９ｉにより開始する。

なお、取得されるコンテキスト情報としては、例えばユーザの移動ルートにおける天気（雨、曇り、晴れ、強風、台風）、気温、湿度、交通情報（渋滞、人身事故）、店舗の混雑情報、利用可能な資源の電源ＯＮ／ＯＦＦ、資源の利用状態（利用中、利用待ち、停止中）、資源を利用する権利（利用可能、利用不可、貸し出し可能）、店舗の状態（準備中、開店中、休業中）等がある。

次に行動支援サーバＳＳＶは、図１０に示すステップ１０ａに移行し、情報提供タイミング抽出部１８により上記算出された関係度の変化量や変化率をもとに行動支援情報の優先度を決定する。またそれと共に、ステップ１０ｂにおいて、上記算出された関係度の変化量や変化率をもとに行動支援情報の提供タイミングを以下のように抽出する。

すなわち、行動支援サーバＳＳＶの情報提供タイミング抽出部１８は、上記算出された関係度の定量値の変化率、変化頻度および変化量を監視する。そして、特定時点の周辺コンテキストにおけるユーザとユーザが起こす可能性のある予定行動との関係度の定量値を時間的にトレースすることにより、関係度曲線を作成する。図５に関係度曲線の一例を示す。そして、この関係度曲線に基づいて、変化率がしきい値を超えたタイミングを情報提供タイミングとして選択する。

また、ユーザとユーザが起こす可能性のある予定行動との関係度が低い情報であっても、その変化量が大きい場合には当該予定行動に対応する行動支援情報を抽出する。この情報は“意外性のある情報”としてユーザにとっては有用な情報になりうる。さらに、ユーザとユーザが起こす可能性のある予定行動との関係度の変化頻度に着目し、ある一定期間内に発生する関係度の定量値の変化回数が少ない場合には、このときの変化のタイミングを情報提供タイミングとして選択する。この選択された情報提供タイミングは、ユーザにとってより貴重なタイミングになりうる。

図６は、関係度の要素の一つである負担度に着目し、コンテキストとして気温、天気、湿度を用いて上記負担度とその変化量及び変化率を測定したときの具体的な値を示す。また図７は、上記負担度を時間でトレースしたときの関係度曲線を示すものである。この例では、負担度の変化率の最も大きい、１１：４０から１３：３０までの時間帯に情報提供タイミングが設定される。

なお、上記変化頻度は、後に関係度を算出する第(1) 式のプロダクションルールｆ_Dupi（Ｃ_j ）及びコンテキストＣ_j に対する重み付け（δ_j ）をチューニングするために利用される。このチューニングにより、ユーザに対しより一層「新鮮さ」を与える情報提供が可能となる。

次に行動支援サーバＳＳＶは、差分抽出部１４において、ユーザの予定行動に対応して新たに作成された行動支援情報と、過去に提供した行動支援情報とを比較してその差分を抽出する（ステップ１０ｃ）。そして、この抽出された差分値を考慮して、パーソナライズ行動支援情報抽出部１５により、ユーザが予定行動に付随して起こす可能性がある行動を示唆するキャッチコピーを生成する（ステップ１０ｄ）。キャッチコピーは、例えば現在地から目的地までの移動経路上に存在するレストランや喫茶店、銀行等の店舗に対し、ユーザが次の予定の開始時刻までの期間にユーザが立ち寄る余裕がある場合に、ユーザにこれらの店舗の利用を促すメッセージにより構成される。

続いて行動支援サーバＳＳＶの行動支援情報抽出・プロファイル動的構成部１１は、ステップ１０ｅにおいて行動支援タイミングの調整を行う。そして、行動支援タイミングになったことがステップ１０ｆで検出されると、ステップ１０ｇにより、上記作成された行動支援情報に上記生成されたキャッチコピーを付加し、このキャッチコピーが付加された行動支援情報を対応するユーザ端末に向け送信する。
なお、プレゼンス監視制御部１２において監視中のコンテキストの変化が検出されると、行動支援情報及びキャッチコピーを再構成して再度送信する処理を行うべく、ステップ１０ｈからステップ９ａに戻る。

一方、ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎは、上記行動支援サーバＳＳＶから送信されたキャッチコピー付きの行動支援情報を情報受信表示部２２で受信し、内部メモリに格納すると共に表示器に表示する。
図８（ａ），（ｂ）はその表示結果の一例を示すものである。同図において、Ａ１はユーザが起こす可能性のある予定行動であり、ユーザにこの日の午後１５：００から「打ち合わせの予定がある」ことを示している。またＡ２，Ａ２−１は上記ユーザが起こす可能性のある予定行動を支援する情報であり、打ち合わせ場所への交通機関、並びにユーザに事故や雨のため、１：３５に早めに打ち合わせに出発する方がよいことを気づかせる情報を示している。この行動支援情報Ａ２−１により、ユーザに対し最適な行動開始の契機の示唆を与えることができる。

さらに、図中Ａ３，Ａ３−１，Ａ３−２は、ユーザが予定行動に附随して実行する可能性がある付随行動を示唆する情報（キャッチコピー）であり、このうちＡ３はユーザが打ち合わせ場所へ向かう途中で立ち寄る可能性のある店鋪を示す。また付随行動示唆情報Ａ３−１は、ユーザが打ち合わせ場所へ向かう途中で、家賃の振込のために銀行へ立ち寄ってもよいことを示唆する情報であり、同じくＡ３−２は喫茶店によってもよいことを示唆する情報である。これらの付随行動示唆情報により、ユーザは予定行動に付随して用事を済ませたり、適宜休憩をとることが可能となる。

ところで、上記付随行動示唆情報（キャッチコピー）を行動支援情報に付加してユーザに送信することにより、行動支援サーバＳＳＶはコンテキストに適したユーザの潜在目的を発見的に抽出し、これによりユーザに対する行動支援情報提供タイミングをより一層の最適にすることが可能となる。すなわち、提供したキャッチコピーに対するユーザの反応を監視し、その結果をもとに関係度を算出するために使用するプロダクションルールｆ_Dupi（Ｃ_j ）及びコンテキストＣ_j に対する重み付け（δ_j ）を更新する。

例えば、いま店舗の混雑状況というコンテキスト（Ｃ_j ）が、関係度要素である負担度Dupiに影響し、以下の初期値を持っていたとする。
コンテキスト値「混雑」で「ｆ_Dupi（Ｃ_j ）＝＋１」
コンテキスト値「空き」で「ｆ_Dupi（Ｃ_j ）＝０」
重み付け値「δ_j ＝１０」
この状態で、ユーザに対する行動支援情報に、例えば図８に示したように「いつも混雑している店舗が今空いています」といったキャッチコピーを付加してユーザに提案したとき、提案に対しユーザがいつも反応する場合に、コンテキスト値「空き」に対するルールを「ｆ_Dupi（Ｃ_j ）＝−１」に、また重み付け値δ_j を「δ_j ＝２０」にそれぞれ変更する。

このようにすると、ユーザと当該ユーザが起こそうとする予定行動との間の関係度を、ユーザ自身の感覚により一層適合した関係度となるようにチューニングすることができる。すなわち、ユーザと当該ユーザが起こそうとする予定行動との関係度を、ユーザごとにさらにパーソナライズすることが可能となる。

以上述べたようにこの実施形態では、行動支援サーバＳＳＶにおいて、ユーザと当該ユーザが起こす可能性のある予定行動との関係度を定量的に表す情報を算出し、この算出された関係度の定量値に基づいてユーザのその場その時のコンテキストに応じた最適な行動支援情報及び付随行動示唆情報を作成する。またそれと共に、上記関係度の定量値を時間でトレースして関係度曲線を作成し、この曲線から関係度の変化率を求めてこの変化率がしきい値を超えるタイミングを情報提供タイミングとし、このタイミングにおいて上記作成された行動支援情報及び付随行動示唆情報をユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎへ送信するようにしている。したがって、ユーザのその場その時のコンテキストに応じた最適な行動支援情報及び付随行動示唆情報を、最適な情報提供タイミングでユーザに提供することが可能となる。

また、算出された関係度の変化量がしきい値を超える予定行動を選択し、この選択された予定行動の行動支援情報を該当するユーザ端末へ送信することにより、ユーザとの関係度が相対的に小さい予定行動であっても、関係度の変化量が大きい予定行動を“意外性のある予定行動”としてその支援情報をユーザに提供することができる。

さらに、算出された関係度の変化の頻度を検出し、変化の頻度がしきい値より少ない予定行動を選択して、この選択された予定行動の支援情報を該当するユーザ端末へ送信することにより、ユーザにとって貴重なタイミングで新鮮度の高い支援情報を提供することができる。

さらに、付随行動示唆情報をキャッチコピーとして行動支援情報に付加してユーザ端末に送信し、この送信したキャッチコピーに対するユーザの反応をもとに関係度を算出するためのプロダクションルールｆ_Dupi（Ｃ_j ）及びコンテキストＣ_j に対する重み付け（δ_j ）を更新するようにしている。このため、ユーザと当該ユーザが起こそうとする予定行動との間の関係度を、ユーザ自身の感覚により一層適合した関係度となるようにチューニングすることができる。すなわち、ユーザと当該ユーザが起こそうとする予定行動との関係度を、ユーザごとにパーソナライズすることが可能となる。したがって、ユーザごとに行動支援情報及び付随行動示唆情報をより一層最適なタイミングで提供することが可能となる。

なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、前記実施形態では行動支援サーバＳＳＶにおいて一切の行動支援制御を実行した。しかし、それに限らず情報提供サーバＣＳＶ１〜ＣＳＶｍのいずれか或いはすべてに行動支援サーバＳＳＶの機能を持たせるようにしてもよい。また、行動支援サーバＳＳＶと情報提供サーバＣＳＶ１〜ＣＳＶｍとが行動支援制御を互いに協調しながら分散処理するようにしてもよい。

また、前記実施形態では、ユーザ周辺のコンテキスト情報を行動支援サーバＳＳＶが情報提供サーバＣＳＶ１〜ＣＳＶｍから収集するようにしたが、周辺コンテキスト情報を行動支援サーバに予め格納しておくようにしてもよい。さらに、前記実施形態ではユーザ自身のコンテキスト情報をユーザ端末から行動支援サーバＳＳＶへその都度送信するようにしたが、ユーザ自身のコンテキスト情報を行動支援サーバＳＳＶに予め記憶しておくようにしてもよい。

さらに、行動支援情報及び付随行動示唆情報をユーザ端末へ送信する際に、新たに作成された行動支援情報及び付随行動示唆情報を過去に同一ユーザに提供した行動支援情報及び付随行動示唆情報と比較してその差分情報を抽出し、この抽出された差分情報をユーザ端末へ送信するようにしてもよい。このようにすると、行動支援情報及び付随行動示唆情報の変化分だけがユーザ端末に送信されることになり、これにより伝送情報量を低減すると共に、ユーザ端末のメモリ容量を節約することが可能となる。

その他、システムの構成、ユーザ端末の種類とその構成、行動支援サーバの構成とその機能、行動支援制御の手順と内容、行動支援情報と付随行動示唆情報の内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

この発明に係わる行動支援システムの一実施形態を示す概略構成図。 図１に示した行動支援システムにおけるユーザ端末及び行動支援サーバの機能構成を示すブロック図。 図２に示す行動支援サーバに格納されるユーザの実行動履歴及び行動支援情報履歴の一例を示す図。 ユーザと当該ユーザが起こす可能性がある行動との間の関係度を構成する要素及び定量値の一例を示す図。 関係度の時間変化を示す関係度曲線の一例を示す図。 関係度として負担度に着目した場合の時間変化の具体例を示す図。

図６に示した負担度の時間変化曲線を示す図。 行動支援情報及び付随行動示唆情報の表示結果の一例を示す図。 図２に示した行動支援サーバの行動支援制御手順と制御内容の前半部分を示すフローチャート。 図２に示した行動支援サーバの行動支援制御手順と制御内容の後半部分を示すフローチャート。

符号の説明

ＭＳ１〜ＭＳｎ…ユーザ端末、ＳＳＶ…行動支援サーバ、ＣＳＶ１〜ＣＳＶｍ…情報提供サーバ、ＩＮＷ…有線通信ネットワーク、ＭＮＷ…移動通信ネットワーク、１１…行動支援情報抽出・プロファイル動的構成部、１２…プレゼンス監視制御部、１３…ユーザ情報管理部、１４…差分抽出部、１５…パーソナライズ行動支援情報抽出部、１６…行動支援情報履歴データベース、１７…実行動履歴データベース、１８…情報提供タイミング抽出部、２１…情報入力送信部、２２…情報受信表示部。

Claims (6)

1. ユーザが使用する端末装置に対し通信ネットワークを介して接続され、前記ユーザの行動を支援するための行動支援情報を作成して前記端末装置へ送信するサーバ装置であって、
   前記ユーザ自身の位置情報、属性情報及びスケジュール情報を含む第１のコンテキスト情報を、当該ユーザが使用する端末装置から前記通信ネットワークを介して受信する手段と、
   ユーザごとにその識別情報に対応付けて当該ユーザに対し過去に提供した行動支援情報の履歴を格納する行動支援情報履歴データベースと、
   ユーザごとにその識別情報に対応付けて当該ユーザが実際に起こした行動の履歴を格納する実行動履歴データベースと、
   前記受信された第１のコンテキスト情報からユーザの予定行動を取得して、この予定行動に対応する行動支援情報を収集すると共に、実現可能な目的を前記行動支援情報履歴データベース及び実行動履歴データベースから抽出する手段と、
   前記抽出された目的に関係するユーザ周辺の状態を表す第２のコンテキスト情報を、前記通信ネットワークを利用して収集する手段と、
   前記第１及び第２のコンテキスト情報の集合（Ｃ＝｛Ｃ ₀ ，…，Ｃ _j ，…，Ｃ _n ｝が与えられ、各コンテキスト情報Ｃ _j に対する重み付けをδ _j とすると共に、当該コンテキスト情報Ｃ _j の値に対応する関係度の変位方向を示すプロダクションルールをｆ _Dupi とするとき、前記ユーザと前記抽出された目的との関係度を定量的に表す値の要素Dupiを、
   Dupi ＝Σ δ_j ・ｆ_Dupi（Ｃ_j ）
   ^j
   なる計算式により算出する手段と、
   前記算出された関係度を定量的に表す値をもとに、前記受信された第１のコンテキスト情報から取得した予定行動の中から行動支援対象とすべき予定行動を選択する手段と、
   前記受信された第１のコンテキスト情報及び前記収集された第２のコンテキスト情報をもとに、前記選択された行動支援対象とすべき予定行動を支援するための行動支援情報を作成する手段と、
   前記算出された関係度を定量的に表す値の時系列変化を検出する手段と、
   前記検出された関係度を定量的に表す値の時系列的変化に基づいて情報提供タイミングを決定する手段と、
   前記作成された行動支援情報を、前記決定された情報提供タイミングにおいて前記端末装置へ送信する手段と
   を具備し、
   前記行動支援対象とすべき予定行動を選択する手段は、前記検出された関係度を定量的に表す値の時系列変化をもとに、当該関係度を定量的に表す値の変化量が第２のしきい値を超える予定行動を選択し、
   前記行動支援情報を送信する手段は、前記第２のしきい値をもとに選択された予定行動の行動支援情報を前記端末装置へ送信する
   ことを特徴とするサーバ装置。
2. ユーザが使用する端末装置に対し通信ネットワークを介して接続され、前記ユーザの行動を支援するための行動支援情報を作成して前記端末装置へ送信するサーバ装置であって、
   前記ユーザ自身の位置情報、属性情報及びスケジュール情報を含む第１のコンテキスト情報を、当該ユーザが使用する端末装置から前記通信ネットワークを介して受信する手段と、
   ユーザごとにその識別情報に対応付けて当該ユーザに対し過去に提供した行動支援情報の履歴を格納する行動支援情報履歴データベースと、
   ユーザごとにその識別情報に対応付けて当該ユーザが実際に起こした行動の履歴を格納する実行動履歴データベースと、
   前記受信された第１のコンテキスト情報からユーザの予定行動を取得して、この予定行動に対応する行動支援情報を収集すると共に、実現可能な目的を前記行動支援情報履歴データベース及び実行動履歴データベースから抽出する手段と、
   前記抽出された目的に関係するユーザ周辺の状態を表す第２のコンテキスト情報を、前記通信ネットワークを利用して収集する手段と、
   前記第１及び第２のコンテキスト情報の集合（Ｃ＝｛Ｃ ₀ ，…，Ｃ _j ，…，Ｃ _n ｝が与えられ、各コンテキスト情報Ｃ _j に対する重み付けをδ _j とすると共に、当該コンテキスト情報Ｃ _j の値に対応する関係度の変位方向を示すプロダクションルールをｆ _Dupi とするとき、前記ユーザと前記抽出された目的との関係度を定量的に表す値の要素Dupiを、
   Dupi ＝Σ δ_j ・ｆ_Dupi（Ｃ_j ）
   ^j
   なる計算式により算出する手段と、
   前記算出された関係度を定量的に表す値をもとに、前記受信された第１のコンテキスト情報から取得した予定行動の中から行動支援対象とすべき予定行動を選択する手段と、
   前記受信された第１のコンテキスト情報及び前記収集された第２のコンテキスト情報をもとに、前記選択された行動支援対象とすべき予定行動を支援するための行動支援情報を作成する手段と、
   前記算出された関係度を定量的に表す値の時系列変化を検出する手段と、
   前記検出された関係度を定量的に表す値の時系列的変化に基づいて情報提供タイミングを決定する手段と、
   前記作成された行動支援情報を、前記決定された情報提供タイミングにおいて前記端末装置へ送信する手段と
   を具備し、
   前記行動支援対象とすべき予定行動を選択する手段は、前記算出された関係度を定量的に表す値の時系列変化をもとに当該関係度を定量的に表す値の変化の頻度を検出し、検出された変化の頻度が第３のしきい値より少ない予定行動を選択し、
   前記行動支援情報を送信する手段は、前記第３のしきい値をもとに選択された予定行動を支援するための行動支援情報を前記端末装置へ送信する
   ことを特徴とするサーバ装置。
3. ユーザが使用する端末装置に対し通信ネットワークを介して接続され、前記ユーザの行動を支援するための行動支援情報を作成して前記端末装置へ送信するサーバ装置であって、
   前記ユーザ自身の位置情報、属性情報及びスケジュール情報を含む第１のコンテキスト情報を、当該ユーザが使用する端末装置から前記通信ネットワークを介して受信する手段と、
   ユーザごとにその識別情報に対応付けて当該ユーザに対し過去に提供した行動支援情報の履歴を格納する行動支援情報履歴データベースと、
   ユーザごとにその識別情報に対応付けて当該ユーザが実際に起こした行動の履歴を格納する実行動履歴データベースと、
   前記受信された第１のコンテキスト情報からユーザの予定行動を取得して、この予定行動に対応する行動支援情報を収集すると共に、実現可能な目的を前記行動支援情報履歴データベース及び実行動履歴データベースから抽出する手段と、
   前記抽出された目的に関係するユーザ周辺の状態を表す第２のコンテキスト情報を、前記通信ネットワークを利用して収集する手段と、
   前記第１及び第２のコンテキスト情報の集合（Ｃ＝｛Ｃ ₀ ，…，Ｃ _j ，…，Ｃ _n ｝が与えられ、各コンテキスト情報Ｃ _j に対する重み付けをδ _j とすると共に、当該コンテキスト情報Ｃ _j の値に対応する関係度の変位方向を示すプロダクションルールをｆ _Dupi とするとき、前記ユーザと前記抽出された目的との関係度を定量的に表す値の要素Dupiを、
   Dupi ＝Σ δ_j ・ｆ_Dupi（Ｃ_j ）
   ^j
   なる計算式により算出する手段と、
   前記算出された関係度を定量的に表す値をもとに、前記受信された第１のコンテキスト情報から取得した予定行動の中から行動支援対象とすべき予定行動を選択する手段と、
   前記受信された第１のコンテキスト情報及び前記収集された第２のコンテキスト情報をもとに、前記選択された行動支援対象とすべき予定行動を支援するための行動支援情報を作成する手段と、
   前記算出された関係度を定量的に表す値の時系列変化を検出する手段と、
   前記検出された関係度を定量的に表す値の時系列的変化に基づいて情報提供タイミングを決定する手段と、
   前記作成された行動支援情報を、前記決定された情報提供タイミングにおいて前記端末装置へ送信する手段と、
   前記第１及び第２のコンテキスト情報に基づいて、前記行動支援対象として抽出された予定行動に付随して実行される可能性がある付随行動を示唆する情報を作成する手段と、
   前記作成された付随行動を示唆する情報を、前記作成された行動支援情報と共に前記サーバ装置から端末装置へ前記通信ネットワークを介して送信する手段と
   を具備し、
   前記関係度を定量的に表す値を算出する手段は、前記付随行動を示唆する情報の送信後に収集される該当ユーザの反応を表す情報に基づいて、当該ユーザと前記付随行動に対応する予定行動との関係度を定量的に表す値を算出し直す機能をさらに備える
   ことを特徴とするサーバ装置。
4. ユーザが使用する端末装置に対し通信ネットワークを介して接続され、前記ユーザの行動を支援するための行動支援情報を作成して前記端末装置へ送信する処理をコンピュータにより実行するサーバ装置で使用されるプログラムであって、
   前記ユーザ自身の位置情報、属性情報及びスケジュール情報を含む第１のコンテキスト情報を、当該ユーザが使用する端末装置から前記通信ネットワークを介して受信する処理と、
   前記受信された第１のコンテキスト情報からユーザの予定行動を取得して、この予定行動に対応する行動支援情報を収集すると共に、行動支援情報履歴データベースに格納された当該ユーザに過去に提供した行動支援情報の履歴、及び実行動履歴データベースに格納された当該ユーザが実際に起こした行動の履歴から、当該ユーザの実現可能な目的を抽出する処理と、
   前記抽出された目的に関係するユーザ周辺の状態を表す第２のコンテキスト情報を、前記通信ネットワークを利用して収集する処理と、
   前記第１及び第２のコンテキスト情報の集合（Ｃ＝｛Ｃ ₀ ，…，Ｃ _j ，…，Ｃ _n ｝が与えられ、各コンテキスト情報Ｃ _j に対する重み付けをδ _j とすると共に、当該コンテキスト情報Ｃ _j の値に対応する関係度の変位方向を示すプロダクションルールをｆ _Dupi とするとき、前記ユーザと前記抽出された目的との関係度を定量的に表す値の要素Dupiを、
   Dupi ＝Σ δ_j ・ｆ_Dupi（Ｃ_j ）
   ^j
   なる計算式により算出する処理と、
   前記算出された関係度を定量的に表す値をもとに、前記受信された第１のコンテキスト情報から取得した予定行動の中から行動支援対象とすべき予定行動を選択する処理と、
   前記受信された第１のコンテキスト情報及び前記収集された第２のコンテキスト情報をもとに、前記選択された行動支援対象とすべき予定行動を支援するための行動支援情報を作成する処理と、
   前記算出された関係度を定量的に表す値の時系列変化を検出する処理と、
   前記検出された関係度を定量的に表す値の時系列的変化に基づいて情報提供タイミングを決定する処理と、
   前記作成された行動支援情報を、前記決定された情報提供タイミングにおいて前記端末装置へ送信する処理と
   を、前記コンピュータに実行させ、
   かつ前記行動支援対象とすべき予定行動を選択する処理は、前記算出された関係度を定量的に表す値の時系列変化をもとに当該定量的に表す値の変化量が第２のしきい値を超える予定行動を選択し、
   前記行動支援情報を送信する処理は、前記第２のしきい値をもとに選択された予定行動の行動支援情報を前記端末装置へ送信する
   ことを特徴とするサーバ装置のプログラム。
5. ユーザが使用する端末装置に対し通信ネットワークを介して接続され、前記ユーザの行動を支援するための行動支援情報を作成して前記端末装置へ送信する処理をコンピュータにより実行するサーバ装置で使用されるプログラムであって、
   前記ユーザ自身の位置情報、属性情報及びスケジュール情報を含む第１のコンテキスト情報を、当該ユーザが使用する端末装置から前記通信ネットワークを介して受信する処理と、
   前記受信された第１のコンテキスト情報からユーザの予定行動を取得して、この予定行動に対応する行動支援情報を収集すると共に、行動支援情報履歴データベースに格納された当該ユーザに過去に提供した行動支援情報の履歴、及び実行動履歴データベースに格納された当該ユーザが実際に起こした行動の履歴から、当該ユーザの実現可能な目的を抽出する処理と、
   前記抽出された目的に関係するユーザ周辺の状態を表す第２のコンテキスト情報を、前記通信ネットワークを利用して収集する処理と、
   前記第１及び第２のコンテキスト情報の集合（Ｃ＝｛Ｃ ₀ ，…，Ｃ _j ，…，Ｃ _n ｝が与えられ、各コンテキスト情報Ｃ _j に対する重み付けをδ _j とすると共に、当該コンテキスト情報Ｃ _j の値に対応する関係度の変位方向を示すプロダクションルールをｆ _Dupi とするとき、前記ユーザと前記抽出された目的との関係度を定量的に表す値の要素Dupiを、
   Dupi ＝Σ δ_j ・ｆ_Dupi（Ｃ_j ）
   ^j
   なる計算式により算出する処理と、
   前記算出された関係度を定量的に表す値をもとに、前記受信された第１のコンテキスト情報から取得した予定行動の中から行動支援対象とすべき予定行動を選択する処理と、
   前記受信された第１のコンテキスト情報及び前記収集された第２のコンテキスト情報をもとに、前記選択された行動支援対象とすべき予定行動を支援するための行動支援情報を作成する処理と、
   前記算出された関係度を定量的に表す値の時系列変化を検出する処理と、
   前記検出された関係度を定量的に表す値の時系列的変化に基づいて情報提供タイミングを決定する処理と、
   前記作成された行動支援情報を、前記決定された情報提供タイミングにおいて前記端末装置へ送信する処理と
   を、前記コンピュータに実行させ、
   かつ前記行動支援対象とすべき予定行動を選択する処理は、前記算出された関係度を定量的に表す値の時系列変化をもとに当該定量的に表す値の変化の頻度を検出し、検出された変化の頻度が第３のしきい値より少ない予定行動を選択し、
   前記行動支援情報を送信する処理は、前記第３のしきい値をもとに選択された予定行動を支援するための行動支援情報を前記端末装置へ送信する
   ことを特徴とするサーバ装置のプログラム。
6. ユーザが使用する端末装置に対し通信ネットワークを介して接続され、前記ユーザの行動を支援するための行動支援情報を作成して前記端末装置へ送信する処理をコンピュータにより実行するサーバ装置で使用されるプログラムであって、
   前記ユーザ自身の位置情報、属性情報及びスケジュール情報を含む第１のコンテキスト情報を、当該ユーザが使用する端末装置から前記通信ネットワークを介して受信する処理と、
   前記受信された第１のコンテキスト情報からユーザの予定行動を取得して、この予定行動に対応する行動支援情報を収集すると共に、行動支援情報履歴データベースに格納された当該ユーザに過去に提供した行動支援情報の履歴、及び実行動履歴データベースに格納された当該ユーザが実際に起こした行動の履歴から、当該ユーザの実現可能な目的を抽出する処理と、
   前記抽出された目的に関係するユーザ周辺の状態を表す第２のコンテキスト情報を、前記通信ネットワークを利用して収集する処理と、
   前記第１及び第２のコンテキスト情報の集合（Ｃ＝｛Ｃ ₀ ，…，Ｃ _j ，…，Ｃ _n ｝が与えられ、各コンテキスト情報Ｃ _j に対する重み付けをδ _j とすると共に、当該コンテキスト情報Ｃ _j の値に対応する関係度の変位方向を示すプロダクションルールをｆ _Dupi とするとき、前記ユーザと前記抽出された目的との関係度を定量的に表す値の要素Dupiを、
   Dupi ＝Σ δ_j ・ｆ_Dupi（Ｃ_j ）
   ^j
   なる計算式により算出する処理と、
   前記算出された関係度を定量的に表す値をもとに、前記受信された第１のコンテキスト情報から取得した予定行動の中から行動支援対象とすべき予定行動を選択する処理と、
   前記受信された第１のコンテキスト情報及び前記収集された第２のコンテキスト情報をもとに、前記選択された行動支援対象とすべき予定行動を支援するための行動支援情報を作成する処理と、
   前記算出された関係度を定量的に表す値の時系列変化を検出する処理と、
   前記検出された関係度を定量的に表す値の時系列的変化に基づいて情報提供タイミングを決定する処理と、
   前記作成された行動支援情報を、前記決定された情報提供タイミングにおいて前記端末装置へ送信する処理と、
   前記第１及び第２のコンテキスト情報に基づいて、前記行動支援対象として抽出された予定行動に付随して実行される可能性がある付随行動を示唆する情報を作成する処理と、
   前記作成された付随行動を示唆する情報を、前記作成された行動支援情報と共に前記サーバ装置から端末装置へ前記通信ネットワークを介して送信する処理と
   を、前記コンピュータに実行させ、
   かつ前記関係度を定量的に表す値を算出する処理は、前記付随行動を示唆する情報の送信後に収集される該当ユーザの反応を表す情報に基づいて、当該ユーザと前記付随行動に対応する予定行動との関係度を定量的に表す値を算出し直すことを特徴とするサーバ装置のプログラム。

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