JP5080298B2 - Condition estimation device and condition estimation program - Google Patents
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Description
本発明は、ユーザの心身の状態を表すコンディションを推定するコンディション推定装置、及び、コンディション推定プログラムに関する。 The present invention relates to a condition estimation device and a condition estimation program for estimating a condition representing the state of mind and body of a user.
従来、ユーザが現在居る位置及び時刻に基づいて様々なサービスをユーザに提供することが行われている。例えば、特許文献1には、基地局から取得したユーザ端末の位置及び現在時刻に基づいて、ユーザは夕方に自宅の付近に居る、朝又は昼に勤務地付近に居る、夕方又は夜に地下鉄又はバスに乗って自宅の付近に移動している等のユーザのシチュエーションを予測し、当該予測結果に応じて、「ここが家ですか?」、「会社に出勤したのですね?」、「次の駅は、家の付近である教大駅です。右側に降りてください。」等のメッセージをユーザ端末に表示するシステムが開示されている。しかしながら、ユーザの現在の位置及び時刻のみに基づいてシチュエーションを推定しても精度は低くなる。したがって、精度の低い推定結果に基づいて表示するメッセージは上記のように質問形式とならざるを得ず、適切なメッセージを表示してユーザに癒しを与えることができない。
2. Description of the Related Art Conventionally, various services are provided to a user based on the position and time at which the user is present. For example,
また、従来、上記のようなシチュエーションの推定に加えて、センサやタグを用いることにより、ユーザは元気か、気分が沈んでいないか、引きこもりの傾向にないか等のユーザのコンディションを推定し、ユーザにサービスを提供することも行われている。
しかしながら、センサやタグを利用せずに簡単にコンディションを推定することは困難であった。
本発明は上述した従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、センサやタグを利用せずにユーザのコンディションを容易に推定することが可能なコンディション推定装置、及び、コンディション推定プログラムを提供することにある。
However, it is difficult to easily estimate the condition without using a sensor or a tag.
The present invention has been made to solve the above-described problems of the prior art, and is a condition estimation device and a condition estimation program that can easily estimate a user's condition without using a sensor or a tag. Is to provide.
上記課題を解決するために、本発明のある態様によるコンディション推定装置は、ユーザの心身の状態を表すコンディションを推定するコンディション推定装置において、記憶装置により、ユーザの過去の行動の履歴であるユーザ履歴ログを記憶するユーザ履歴ログ記憶手段と、前記ユーザ履歴ログ記憶手段に記憶されているユーザ履歴ログに基づいて、制御装置により、前記ユーザのコンディションを推定するための指標となるコンディション指数を算出するコンディション指数算出手段と、記憶装置により、前記ユーザの1日のライフサイクルを表すライフサイクル情報と前記ユーザが居る場所を表す位置情報とに依存する前記ユーザの行動の状態を表すシチュエーションの遷移順を平休日別に定義したシチュエーション遷移モデルを記憶するモデル定義手段と、GPSにより、現在の前記ユーザが居る場所を表す位置情報を取得する位置情報取得手段と、内部時計により、現在の時刻を表す時刻情報を取得する時刻情報取得手段と、制御装置により、前記シチュエーション遷移モデルと前記位置情報取得手段により取得された位置情報と前記時刻情報取得手段により取得された時刻情報と前記ユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいて、前記ユーザの現在のシチュエーションを推定するシチュエーション推定手段とを備え、前記ユーザ履歴ログ記憶手段は、前記シチュエーション推定手段により推定された現在のシチュエーションと、該現在のシチュエーションに遷移した時刻とを、前記ユーザ履歴ログとして記憶し、前記コンディション指数には前記ユーザの日々の生活パターンに変化があるか否かの指標となるマンネリ指数が含まれ、前記コンディション指数算出手段は、前記ユーザ履歴ログに基づいて前記ユーザのシチュエーションが仕事終了から帰宅までの間の帰宅中である時間を日毎に算出し、該算出した日毎の帰宅中の時間の差が第1の所定時間以内の場合には、前記マンネリ指数を前記ユーザの生活パターンの変化がより小さいことを示す値に更新し、前記日毎の帰宅中の時間の差が前記第1の所定時間を超えている場合には、前記マンネリ指数を前記ユーザの生活パターンの変化がより大きいことを示す値に更新することを特徴とする。この構成によれば、前記コンディション推定装置は前記ユーザ履歴ログに基づいて前記ユーザのコンディションを推定するための指標となるコンディション指数を算出するため、センサやタグを利用せずに前記ユーザのコンディションを推定するための指標となるコンディション指数を容易に推定することが可能となる。また、前記コンディション推定装置は、前記シチュエーション推定手段により推定された現在のシチュエーションと、該現在のシチュエーションに遷移した時刻とを、前記ユーザ履歴ログとして記憶するため、精度の高いシチュエーションの推定に基づいて精度の高いユーザ履歴ログを記憶することができ、該精度の高いユーザ履歴ログに基づいて、前記ユーザのコンディションを推定するための指標となるコンディション指数を高い精度で推定することが可能となる。さらに、前記コンディション指数には前記ユーザの日々の生活パターンに変化があるか否かの指標となるマンネリ指数が含まれ、前記コンディション指数算出手段は、前記ユーザ履歴ログに基づいて前記ユーザのシチュエーションが仕事終了から帰宅までの間の帰宅中である時間を日毎に算出し、該算出した日毎の帰宅中の時間の差が第1の所定時間以内の場合には、前記マンネリ指数を前記ユーザの生活パターンの変化がより小さいことを示す値に更新し、前記日毎の帰宅中の時間の差が前記第1の所定時間を超えている場合には、前記マンネリ指数を前記ユーザの生活パターンの変化がより大きいことを示す値に更新することにより、前記コンディション指数算出手段は、前記ユーザ履歴ログに基づいて前記ユーザの日毎の帰宅中の時間を算出し、該算出した日毎の帰宅中の時間の差に応じて前記マンネリ指数を更新するため、センサやタグを利用することなく前記マンネリ指数を容易に算出することができ、該マンネリ指数に基づいて前記ユーザの生活パターンの変化の乏しさを容易に判断することができる。 In order to solve the above-described problem, a condition estimation apparatus according to an aspect of the present invention is a condition estimation apparatus that estimates a condition representing a state of a user's mind and body, and a user history that is a history of a user's past behavior by a storage device. Based on the user history log storage means for storing the log and the user history log stored in the user history log storage means , the control device calculates a condition index serving as an index for estimating the condition of the user. A condition index calculating means and a storage device are used to change a situation transition order representing a state of the user's action depending on life cycle information representing a daily life cycle of the user and position information representing a place where the user exists. The situation transition model defined for each holiday is described. Model definition means for performing position information acquisition means for acquiring position information indicating the current location of the user by GPS, time information acquisition means for acquiring time information indicating the current time by an internal clock, and control Based on the situation transition model, the position information acquired by the position information acquisition means, the time information acquired by the time information acquisition means, and the situation before the user transition by the device, the current situation of the user The user history log storage means stores the current situation estimated by the situation estimation means and the time of transition to the current situation as the user history log, The condition index includes the user's daily A manner index that indicates whether or not there is a change in the life pattern is included, and the condition index calculating means is that the user's situation is returning from work to return based on the user history log The time is calculated for each day, and when the calculated difference in the time of returning home is within the first predetermined time, the manner index is updated to a value indicating that the change in the life pattern of the user is smaller and, if the difference in time in said daily coming home exceeds the first predetermined time, users update the rut index to a value indicating that the changes in the life pattern of the user greater It shall be the feature. According to this configuration , the condition estimation device calculates a condition index that serves as an index for estimating the user's condition based on the user history log, and thus the condition of the user is determined without using a sensor or a tag. It is possible to easily estimate the condition index as an index for estimation. In addition, the condition estimation device stores the current situation estimated by the situation estimation unit and the time of transition to the current situation as the user history log. Therefore, based on highly accurate situation estimation. A highly accurate user history log can be stored, and based on the highly accurate user history log, a condition index serving as an index for estimating the user condition can be estimated with high accuracy. Further, the condition index includes a manner index as an index as to whether or not the daily life pattern of the user has changed, and the condition index calculation means is configured to determine whether the user situation is based on the user history log. The time from the end of work to returning home is calculated for each day, and when the calculated difference in the returning time for each day is within the first predetermined time, the manner index is calculated as the user's life. When the pattern change is updated to a value indicating that the change is smaller, and the difference in the time of returning home every day exceeds the first predetermined time, the manner index is changed to the change in the life pattern of the user. By updating the condition index to a value indicating greater than the time, the condition index calculation means is configured to allow the user to return home every day based on the user history log. Calculate and update the manner index according to the calculated difference in the time of going home every day, so it is possible to easily calculate the manner index without using a sensor or tag, and based on the manner index Thus, it is possible to easily determine the lack of change in the user's life pattern.
また、前記コンディション指数には前記ユーザの睡眠が十分であるか否かの指標となる睡眠指数が含まれ、前記コンディション指数算出手段は、前記ユーザ履歴ログに基づいて、前記ユーザの過去の睡眠時間の平均値を算出し、前記ユーザの直近の睡眠時間が前記平均値より長い場合には前記睡眠指数を前記ユーザの睡眠がより十分であることを示す値に更新し、前記平均値より短い場合には前記睡眠指数を前記ユーザの睡眠がより不十分であることを示す値に更新するようにしてもよい。 In addition, the condition index includes a sleep index that is an index as to whether or not the user's sleep is sufficient, and the condition index calculation means is configured to determine the user's past sleep time based on the user history log. When the user's most recent sleep time is longer than the average value, the sleep index is updated to a value indicating that the user has more sleep, and the average value is shorter than the average value. The sleep index may be updated to a value indicating that the user's sleep is insufficient.
この構成によれば、前記コンディション指数算出手段は、前記ユーザ履歴ログに基づいて、前記ユーザの過去の睡眠時間の平均値を算出し、前記ユーザの直近の睡眠時間が前記平均値より長い場合には前記睡眠指数を前記ユーザの睡眠がより十分であることを示す値に更新し、前記平均値より短い場合には前記睡眠指数を前記ユーザの睡眠がより不十分であることを示す値に更新するため、センサやタグを利用することなく前記睡眠指数を容易に算出することができ、前記睡眠指数に基づいて前記ユーザの睡眠が十分であるか否かを容易に推定することができる。 According to this configuration , the condition index calculating means calculates an average value of the user's past sleep time based on the user history log, and when the latest sleep time of the user is longer than the average value. Updates the sleep index to a value indicating that the user's sleep is more sufficient, and if shorter than the average value, updates the sleep index to a value indicating that the user's sleep is less sufficient Therefore, the sleep index can be easily calculated without using a sensor or a tag, and it can be easily estimated whether or not the user's sleep is sufficient based on the sleep index.
さらに、前記コンディション指数には前記ユーザが働き過ぎか否かの指標となる労働指数が含まれ、前記コンディション指数算出手段は、前記ユーザ履歴ログに基づいて、前記ユーザの過去の労働時間の平均値を算出し、前記ユーザの直近の労働時間が前記平均値より長い場合には前記労働指数を前記ユーザの労働時間がより長いことを表す値に更新し、前記平均値より短い場合には前記労働指数を前記ユーザの労働時間がより短いことを表す値に更新するようにしてもよい。 Further , the condition index includes a labor index serving as an index as to whether or not the user is working too much, and the condition index calculating means is configured to calculate an average value of the user's past working hours based on the user history log. The labor index is updated to a value indicating that the user's working time is longer when the user's latest working time is longer than the average value, and when the user's working time is shorter than the average value, the labor index is updated. The index may be updated to a value indicating that the user's working hours are shorter.
この構成によれば、前記コンディション指数算出手段は、前記ユーザ履歴ログに基づいて、前記ユーザの過去の労働時間の平均値を算出し、前記ユーザの直近の労働時間が前記平均値より長い場合には前記労働指数を前記ユーザの労働時間がより長いことを表す値に更新し、前記平均値より短い場合には前記労働指数を前記ユーザの労働時間がより短いことを表す値に更新するため、センサやタグを利用することなく前記労働指数を容易に算出することができ、前記労働指数に基づいて前記ユーザが働き過ぎか否かを容易に推定することができる。 According to this configuration , the condition index calculating means calculates an average value of the past working hours of the user based on the user history log, and when the latest working time of the user is longer than the average value. To update the labor index to a value representing that the user's working hours are longer, and to update the labor index to a value representing that the user's working hours are shorter if shorter than the average value, The labor index can be easily calculated without using a sensor or tag, and it can be easily estimated whether or not the user is working too much based on the labor index.
また、前記コンディション指数には前記ユーザの元気の度合いを示す元気指数が含まれ、前記コンディション指数算出手段は、前記睡眠指数と前記労働指数とに基づいて前記元気指数を算出するようにしてもよい。
この構成によれば、前記コンディション指数算出手段は、前記睡眠指数と前記労働指数とに基づいて前記元気指数を算出するため、センサやタグを利用することなく、前記算出された元気指数に基づいて前記ユーザの元気の度合いを容易に推定することができる。
Moreover, said the condition index contains fine index indicating the degree of vitality of the user, the condition index calculating means may calculate the fine index based on said labor index and the sleep index .
According to this configuration , the condition index calculation means calculates the energy index based on the sleep index and the labor index, and therefore, based on the calculated energy index without using a sensor or a tag. The degree of the user's spirit can be easily estimated.
さらに、前記コンディション指数には前記ユーザの気分の高揚の度合いを示すテンション指数が含まれ、前記ユーザへの質問に対する返答が、前記ユーザの気分が高揚している時の返答であるプラス要素返答と、前記ユーザの気分が沈んでいる時の返答であるマイナス要素返答との何れに分類されるかを判定する返答分類手段をさらに備え、前記コンディション指数算出手段は、前記返答分類手段による判定結果に基づいて前記テンション指数を更新するようにしてもよい。
この構成によれば、前記コンディション指数算出手段は、前記返答分類手段による判定結果に基づいて前記テンション指数を更新するため、センサやタグを利用することなく前記テンション指数を容易に算出することができ、前記テンション指数に基づいて前記ユーザの気分の状態を容易に推定することができる。
Further, the condition index includes a tension index indicating the degree of uplift of the user's mood, and the response to the question to the user is a plus element response that is a response when the user's mood is uplifted And a response classifying unit that determines whether the response is classified as a negative element response that is a response when the user feels depressed, and the condition index calculation unit includes the determination result by the response classification unit. it may be updated the tension index based.
According to this configuration , since the condition index calculating unit updates the tension index based on the determination result by the response classification unit, the tension index can be easily calculated without using a sensor or a tag. The user's mood state can be easily estimated based on the tension index.
また、前記コンディション指数算出手段は、前記ユーザ履歴ログに基づいて前記ユーザのシチュエーションが出勤開始から仕事開始までの間の出勤中である時間を日毎に算出し、該算出した日毎の出勤中の時間の差が第2の所定時間以内の場合には、前記マンネリ指数を前記ユーザの生活パターンの変化がより小さいことを示す値に更新し、前記日毎の出勤中の時間の差が前記第2の所定時間を超えている場合には、前記マンネリ指数を前記ユーザの生活パターンの変化がより大きいことを示す値に更新するようにしてもよい。 In addition, the condition index calculating means calculates, based on the user history log, the time during which the user's situation is working from the start of work to the start of work for each day, and the calculated time during the work for each day If the difference is within the second predetermined time, the manner index is updated to a value indicating that the change in the life pattern of the user is smaller, and the difference in the time during the work every day is the second difference. When the predetermined time is exceeded, the manner index may be updated to a value indicating that the change in the life pattern of the user is larger.
この構成によれば、前記コンディション指数算出手段は、前記ユーザ履歴ログに基づいて前記ユーザの日毎の出勤中の時間を算出し、該算出した日毎の出勤中の時間の差に応じて前記マンネリ指数を更新するため、センサやタグを利用することなく前記マンネリ指数を容易に算出することができ、前記マンネリ指数に基づいて前記ユーザの生活パターンの変化の乏しさを容易に推定することができる。 According to this configuration , the condition index calculating means calculates the user's daily working hours based on the user history log, and the manner index according to the calculated difference in working hours for each day. Therefore, the manner index can be easily calculated without using a sensor or a tag, and the lack of change in the user's life pattern can be easily estimated based on the manner index.
さらに、前記ユーザが目的に応じて滞在する場所を表すエリアと前記位置情報との対応関係を表すエリア定義情報を記憶するエリア定義手段をさらに備え、前記コンディション指数には前記ユーザが社会への参加を避ける引きこもりの傾向を示す引きこもり指数が含まれ、前記コンディション指数算出手段は、前記ユーザ履歴ログ及び前記エリア定義情報に基づき、休日における前記ユーザのシチュエーションが在宅中であり、かつ、前記元気指数が前記ユーザの元気の度合いが比較的低いことを示しており、かつ、前記ユーザが第3の所定時間以上該ユーザの居住するエリアに滞在していると判断した場合、前記引きこもり指数を前記引きこもりの傾向がより高いことを示す値に更新するようにしてもよい。 Furthermore, the apparatus further comprises area definition means for storing area definition information indicating a correspondence relationship between the area where the user stays according to the purpose and the position information, and the condition index indicates that the user participates in society. A withdrawal index indicating a tendency of withdrawal is included, and the condition index calculation means is based on the user history log and the area definition information, and the user's situation on a holiday is at home, and the energy If the index indicates that the degree of energy of the user is relatively low and it is determined that the user has stayed in the area where the user resides for a third predetermined time or longer, the withdrawal index is You may make it update to the value which shows that the tendency of the said withdrawal is higher.
この構成によれば、前記コンディション指数算出手段は、休日における前記ユーザのシチュエーションが在宅中であり、かつ、前記元気指数が前記ユーザの元気の度合いが比較的低いことを示しており、かつ、前記ユーザが第3の所定時間以上該ユーザの居住するエリアに滞在していると判断した場合、前記引きこもり指数を前記引きこもりの傾向がより高いことを示す値に更新するため、センサやタグを利用することなく、前記ユーザ履歴ログに記憶されているシチュエーションの履歴に基づいて前記引きこもり指数を容易に算出することができ、前記引きこもり指数に基づいて前記ユーザの引きこもりの傾向を容易に推定することができる。 According to this configuration , the condition index calculating means indicates that the user's situation on a holiday is at home, and the energy index indicates that the degree of energy of the user is relatively low, and In order to update the withdrawal index to a value indicating that the withdrawal tendency is higher when it is determined that the user stays in the area where the user resides for a third predetermined time or longer, a sensor or tag is Without use, the withdrawal index can be easily calculated based on the situation history stored in the user history log, and the user's withdrawal tendency can be easily calculated based on the withdrawal index. Can be estimated.
また、前記コンディション指数算出手段は、前記ユーザが前記居住するエリア外に移動したと判断した場合、前記引きこもり指数を前記ユーザの引きこもりの傾向がより低いことを示す値に更新するようにしてもよい。
この構成によれば、前記ユーザ履歴ログに基づいて前記ユーザが前記居住するエリア外に移動したと判断した場合、前記引きこもり指数を前記ユーザの引きこもりの傾向がより低いことを示す値に更新するため、センサやタグを利用することなく前記引きこもり指数を容易に算出することができ、前記引きこもり指数に基づいて前記ユーザの引きこもりの傾向を容易に推定することができる。
Further, the condition index calculating means, if the user is judged to have moved out of the area of the resident, so as to update the withdrawal index to a value indicating that a lower withdrawal tendency of the user Also good .
According to this configuration, when it is determined that the user has moved out of the residential area based on the user history log, the withdrawal index is updated to a value indicating that the withdrawal tendency of the user is lower Therefore, the withdrawal index can be easily calculated without using a sensor or a tag, and the user's tendency to withdraw can be easily estimated based on the withdrawal index.
さらに、前記コンディション指数算出手段により算出されたコンディション指数に基づいて前記ユーザに提示するためのセリフを決定するセリフ決定手段をさらに備えるようにしてもよい。
この構成によれば、前記セリフ決定手段は、前記コンディション指数算出手段により算出されたコンディション指数に基づいて前記ユーザに提示するためのセリフを決定するため、前記ユーザのコンディションに応じた適切なセリフを前記ユーザに提示することができ、あたかも見守っている人がいるような印象を前記ユーザに与えて癒しを提供することができる。
Furthermore, a line determination unit that determines a line to be presented to the user based on the condition index calculated by the condition index calculation unit may be further provided.
According to this configuration , the serif determining unit determines a serif for presentation to the user based on the condition index calculated by the condition index calculating unit. It can be presented to the user, and healing can be provided by giving the user the impression that there is a person watching.
本発明のある態様によるコンディション推定プログラムは、コンピュータを、ユーザの過去の行動の履歴であるユーザ履歴ログを、記憶装置によって記憶するユーザ履歴ログ記憶手段と、前記ユーザ履歴ログ記憶手段に記憶されているユーザ履歴ログに基づいて、制御装置によって、前記ユーザの心身の状態を表すコンディションを推定するための指標となるコンディション指数を算出するコンディション指数算出手段と、前記ユーザの1日のライフサイクルを表すライフサイクル情報と前記ユーザが居る場所を表す位置情報とに依存する前記ユーザの行動の状態を表すシチュエーションの遷移順を平休日別に定義したシチュエーション遷移モデルを、記憶装置によって記憶するモデル定義手段と、
現在の前記ユーザが居る場所を表す位置情報を、GPSによって取得する位置情報取得手段と、
現在の時刻を表す時刻情報を、内部時計によって取得する時刻情報取得手段と、
前記シチュエーション遷移モデルと前記位置情報取得手段により取得された位置情報と前記時刻情報取得手段により取得された時刻情報と前記ユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいて、前記ユーザの現在のシチュエーションを、制御装置によって推定するシチュエーション推定手段として機能させ、
前記ユーザ履歴ログ記憶手段は、前記シチュエーション推定手段により推定された現在のシチュエーションと、該現在のシチュエーションに遷移した時刻とを、前記ユーザ履歴ログとして記憶し、前記コンディション指数には前記ユーザの日々の生活パターンに変化があるか否かの指標となるマンネリ指数が含まれ、前記コンディション指数算出手段は、前記ユーザ履歴ログに基づいて前記ユーザのシチュエーションが仕事終了から帰宅までの間の帰宅中である時間を日毎に算出し、該算出した日毎の帰宅中の時間の差が第1の所定時間以内の場合には、前記マンネリ指数を前記ユーザの生活パターンの変化がより小さいことを示す値に更新し、前記日毎の帰宅中の時間の差が前記第1の所定時間を超えている場合には、前記マンネリ指数を前記ユーザの生活パターンの変化がより大きいことを示す値に更新することを特徴とする。
A condition estimation program according to an aspect of the present invention is stored in a user history log storage unit that stores a user history log , which is a history of past actions of a user, by a storage device, and in the user history log storage unit. Represents a condition index calculation means for calculating a condition index serving as an index for estimating a condition representing the state of mind and body of the user by the control device based on the user history log, and represents the daily life cycle of the user Model definition means for storing, by a storage device, a situation transition model that defines the order of transition of situations that represent the state of the user's behavior depending on life cycle information and position information that represents the location of the user, according to weekdays,
Position information acquisition means for acquiring position information representing the current location of the user by GPS;
Time information acquisition means for acquiring time information representing the current time using an internal clock;
Based on the situation transition model, the position information acquired by the position information acquisition means, the time information acquired by the time information acquisition means, and the situation before the user transition, the current situation of the user is controlled. to function as a situation estimating means for estimating the device,
The user history log storage means stores the current situation estimated by the situation estimation means and the time of transition to the current situation as the user history log, and the condition index includes the daily index of the user. A manner index indicating whether or not there is a change in the life pattern is included, and the condition index calculation means is based on the user history log and the user's situation is returning from work to return The time is calculated for each day, and when the calculated difference in the time of returning home is within the first predetermined time, the manner index is updated to a value indicating that the change in the life pattern of the user is smaller When the difference in the time of going home every day exceeds the first predetermined time, the manner index is Wherein the change in the life pattern of serial user updates the value indicating the greater.
本発明によれば、ユーザ履歴ログに基づいてユーザのコンディションを推定するための指標となるコンディション指数を算出するため、センサやタグを利用せずに、ユーザのコンディションを推定するための指標となるコンディション指数を容易に推定することが可能となる。 According to the present invention, since a condition index serving as an index for estimating the user's condition based on the user history log is calculated, it becomes an index for estimating the user's condition without using a sensor or a tag. It is possible to easily estimate the condition index.
以下、本発明に係るコンディション推定装置を移動通信端末で実現した場合の実施の形態を、図面を参照して説明する。なお、以下の説明において参照する各図では、他の図と同等部分は同一符号によって示されている。
(全体構成)
図1は、本発明の実施形態に係るエージェントシステムの全体構成を示す図である。同図に示すように、エージェントシステムは、ユーザが携帯する、折りたたみ式の移動通信端末100と、移動通信端末100にダウンロードするためのアプリケーションプログラムを管理するサーバ200と、GPS(Global Positioning System)による移動通信端末100の位置計測を行う位置測位装置300と、を含んで構成される。
Hereinafter, an embodiment when the condition estimation device according to the present invention is realized by a mobile communication terminal will be described with reference to the drawings. In the drawings referred to in the following description, the same parts as those in the other drawings are denoted by the same reference numerals.
(overall structure)
FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of an agent system according to an embodiment of the present invention. As shown in the figure, the agent system is based on a foldable
(移動通信端末のハードウェア構成)
図2は、移動通信端末100のハードウェア構成を示すブロック図である。同図に示すように、移動通信端末100は、全体を制御するCPU101と、プログラムやデータ等のソフトウェアを記憶する記憶装置102と、無線通信を行うための通信インターフェース103と、各種画面を表示する表示装置104と、キーの押下、端末の開閉等の操作に応じた入力信号を出力する入力装置105と、音声や効果音等の音を出力する音出力装置106と、ユーザの声を入力するマイクロホン等の声入力装置107と、日時を計時する内部時計108と、位置測位装置300からGPS信号を受信するためのGPS受信機109と、を備えている。
記憶装置102は、ROM121と、RAM122と、不揮発性メモリ123とを備えている。ROM121には、オペレーティングシステム、Java(登録商標)仕様に準拠したアプリケーションプログラムを実行するためのソフトウェア等が記憶されている。また、RAM122には、各種プログラムやデータが一時的に記憶される。
(Hardware configuration of mobile communication terminal)
FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware configuration of the
The
不揮発性メモリ123には、アプリ保存領域123aとスクラッチパッド123bとが設けられている。アプリ保存領域123aには、サーバ200からダウンロードされたアプリケーションプログラムが記憶される。なお、ダウンロードに限らず、当該アプリケーションプログラムを移動通信端末100の製造時からアプリ保存領域123aに記憶させておくことも可能である。スクラッチパッド123bには、サーバ200からダウンロードされたデータや、アプリケーションプログラムを起動することにより、又は、アプリケーションプログラムを実行することによって作成されたデータが記憶される。本実施形態では、スクラッチパッド123bには、曜日を判定するためのカレンダーデータ、音出力装置106から出力するための音データ、表示装置104に表示するための画像データ等が記憶される。なお、移動通信端末100は、データを記憶するためのメモリとして、スクラッチパッド123b以外の外部記憶装置を備えていてもよい。
The
(移動通信端末の機能構成)
次に、図3を参照して、移動通信端末100の機能構成について説明する。なお、同図に示す機能構成は、移動通信端末100のCPU101がROM121やアプリ保存領域123a等に記憶されたプログラムに従って処理を実行することにより実現される。
(エリア定義部)
エリア定義部11は、ユーザが目的に応じて滞在する場所を表すエリアと位置情報との対応関係を定義し、エリア定義情報として記憶する。本実施形態では、エリアには、ホームエリア(以下「HA」という)、仮ホームエリア(以下、「仮HA」という)、ワークエリア(以下「WA」という)、仮ワークエリア(以下、「仮WA」という)、「お気に入りエリア」、及び「特定エリア」が存在する。ここで、「HA」とは、自宅、実家等のユーザの主たる居住場所である。「仮HA」とは、友人宅、ホテル等の、ユーザが旅行、出張等で稀に就寝する場所である。「WA」とは、ユーザの主な勤務場所である。「仮WA」とは、客先、イベント会場等の、ユーザが営業、打合せ等で稀に勤務する場所である。「お気に入りエリア」とは、ユーザのお気に入りの場所として設定されるエリアである。「特定エリア」とは、コンテンツプロバイダが当該エリアでユーザにサービスを提供するために設定されるエリアである。
(Functional configuration of mobile communication terminal)
Next, the functional configuration of the
(Area definition part)
The
エリア定義部11は、入力装置105からのユーザによる入力に基づいてエリア名を定義する。エリア定義部11は、入力されたエリア名を、移動通信端末100の位置情報と対応付けて、スクラッチパッド123bに記憶する。
また、エリア定義部11は、未定義のエリアにユーザが所定時間(例えば、1時間)以上滞在している場合にユーザに質問を通知し、当該質問に対する回答に基づいて、当該未定義のエリアを定義する。なお、ユーザに質問を通知する方法としては、表示装置104に質問内容を文字で表示したり、音出力装置106から質問内容を音声で出力する方法が考えられる。また、質問に対してユーザが回答する方法としては、入力装置105から回答内容を入力したり、声入力装置107から音声を入力する方法が考えられる。
The
In addition, the
(ユーザ履歴ログ記憶部)
ユーザ履歴ログ記憶部12は、ユーザの過去の行動の履歴であるユーザ履歴ログをスクラッチパッド123bに記憶する。図4には、ユーザ履歴ログのデータ構成の一例を示す。同図に示すように、ユーザ履歴ログには、日時、平日・休日区分、位置情報、エリアの種類、シチュエーション、推定起床時刻・推定就寝時刻、表示したセリフID、質問に対する回答、及び、端末開閉時刻・キー操作時刻等の端末操作ログが含まれる。これらのユーザ履歴ログは、例えば、後述するシチュエーション推定部17がシチュエーションを推定した時、後述するモデル定義部13が推定起床時刻又は推定就寝時刻を算出した時、表示装置104や音出力装置106にセリフが出力された時、ユーザが質問に答えた時、GPSによる位置測位が行われた時、ユーザが移動通信端末100の操作を行った時等に記憶される。
(User history log storage)
The user history
(モデル定義部)
モデル定義部13は、シチュエーション遷移モデルを定義し、当該定義したシチュエーション遷移モデルをスクラッチパッド123bに記憶する。ここで、「シチュエーション遷移モデル」とは、ユーザの1日のライフサイクルを表すライフサイクル情報と、ユーザが居る場所を表す位置情報とに依存するユーザのシチュエーションの遷移順を定義したモデルである。
また、「ライフサイクル情報」とは、ユーザの起床時刻、就寝時刻、始業時刻、終業時刻、起床時間帯、就寝時間帯等の、ユーザ毎に異なる1日のライフサイクルを表す情報をいう。モデル定義部13は、ユーザにより入力された、起床時刻、就寝時刻、始業時刻、終業時刻等の時刻を表すユーザ設定時刻情報と、「起床時間帯」、「就寝時間帯」、「起床時刻」、「就寝時刻」、「始業時刻」、「就業時刻」等のライフサイクルの分類項目と、を対応付けることにより、ライフサイクル情報を定義する。
(Model definition part)
The
In addition, “life cycle information” refers to information representing a daily life cycle that is different for each user, such as the user's wake-up time, bedtime, start time, end time, wake-up time, and bedtime. The
また、「シチュエーション」とは、ユーザの行動の状態を表す。本実施形態では、シチュエーションは、例えば、ポイントシチュエーション(PS)と、ラインシチュエーション(LS)と、スペシャルシチュエーション(SS)と、に分類できる。
「ポイントシチュエーション(PS)」とは、ユーザのライフサイクル情報とユーザが居るエリアとに基づいて推定される、行動の起点となるシチュエーションである。ポイントシチュエーションには、起床、出勤開始、仕事開始、仕事終了、帰宅、就寝、外出等が存在する。ポイントシチュエーションは、関連するラインシチュエーションに自動的に遷移する。
Further, the “situation” represents the state of the user's action. In the present embodiment, situations can be classified into, for example, point situations (PS), line situations (LS), and special situations (SS).
The “point situation (PS)” is a situation that is estimated based on the life cycle information of the user and the area where the user is located, and is the starting point of the action. Point situations include getting up, starting work, starting work, ending work, returning home, going to bed, going out, and the like. A point situation automatically transitions to the associated line situation.
「ラインシチュエーション(LS)」とは、2つのポイントシチュエーション同士を結ぶシチュエーションであり、身支度中、出勤中、仕事中、残業中、帰宅中、在宅中、就寝中、外出中等が存在する。
「スペシャルシチュエーション(SS)」とは、ポイントシチュエーション及びラインシチュエーションの何れでもないシチュエーションであり、本実施形態では「迷子中」と呼ばれるシチュエーションが存在する。初回起動時や初めての位置情報取得前等の、現在のユーザのシチュエーションが不明な時のシチュエーションである。
A “line situation (LS)” is a situation that connects two point situations, and there are during preparation, going to work, working, overtime, going home, going home, sleeping, going out, and the like.
A “special situation (SS)” is a situation that is neither a point situation nor a line situation, and in this embodiment, there is a situation called “being lost”. This is a situation when the current user situation is unknown, such as at the first activation or before the first acquisition of position information.
図5には、シチュエーション遷移モデルの一例を示す。同図では、「就寝中」、「外出中」、「起床」、「身支度中」等のシチュエーションが、「就寝時刻前」、「就業時刻前」等のライフサイクル情報、及び、「HA」、「WA」、「EX」等のエリアに応じて遷移する様子が概念的に示されている。なお、図中の「EX」とは、「HA」、「WA」等に定義されているエリア以外の未定義のエリア(except area)のことである。 FIG. 5 shows an example of the situation transition model. In the figure, situations such as “sleeping”, “going out”, “getting up”, “medium condition” indicate life cycle information such as “before bedtime”, “before worktime”, and “HA”, The state of transition according to areas such as “WA” and “EX” is conceptually shown. Note that “EX” in the figure refers to an undefined area (except area) other than the areas defined in “HA”, “WA”, and the like.
図6には、図5に示すシチュエーション遷移モデルをテーブル形式で表現した場合の一例を示す。同図に示すテーブルでは、ユーザの遷移前のシチュエーションと、エリア(HA、仮HA、WA、仮WA、EX)と、ライフサイクル情報(起床時間帯、始業時刻、就業時刻等)と、現在のシチュエーションと、が対応付けられている。
また、図6に示す(a)、(b)列では、位置情報に依存しないシチュエーションの遷移順(位置非依存シチュエーション遷移モデル)が定義されている。具体的には、(a)列では、ユーザの位置情報を取得できない時間が一定時間(例えば、2時間)未満である場合のシチュエーションの遷移順が定義されている。ユーザの位置情報を取得できない時間が一定時間未満である場合には当該(a)列が参照されて、遷移前のシチュエーションのみに依存して現在のシチュエーションが決定される。一方、(b)列では、ユーザの位置情報を取得できない時間が一定時間以上継続した場合のシチュエーションの遷移順が定義されている。ユーザの位置情報を取得できない時間が一定時間以上継続した場合には(b)列が参照されて、ユーザの現在のシチュエーションは常にシチュエーションが不明であることを表す「迷子中」と推定される。なお、位置情報を取得できない場合とは、移動通信端末100が圏外に存在する等で位置測位装置300と通信できない場合が考えられる。また、ユーザの位置情報を取得できない時間は、例えばユーザ履歴ログを参照することにより算出できる。なお、図6に示す(a)、(b)列では、位置情報に加えてライフサイクル情報にも依存しないシチュエーション遷移順が定義されているが、ライフサイクル情報に依存し位置情報のみに依存しないシチュエーション遷移順を定義してもよい。
FIG. 6 shows an example when the situation transition model shown in FIG. 5 is expressed in a table format. In the table shown in the figure, the situation before the user transition, the area (HA, provisional HA, WA, provisional WA, EX), life cycle information (wake-up time zone, start time, work time, etc.), current Is associated with the situation.
Further, in the columns (a) and (b) shown in FIG. 6, a situation transition order independent of position information (position-independent situation transition model) is defined. Specifically, in the column (a), the transition order of situations when the time during which user position information cannot be acquired is less than a certain time (for example, 2 hours) is defined. When the time during which the user's position information cannot be acquired is less than a predetermined time, the column (a) is referred to, and the current situation is determined depending only on the situation before the transition. On the other hand, in the column (b), the transition order of situations when the time during which the user's position information cannot be acquired continues for a certain time or more is defined. When the time during which the user's position information cannot be acquired continues for a certain time or longer, the column (b) is referred to, and the user's current situation is always estimated to be “lost” indicating that the situation is unknown. Note that the case where the position information cannot be acquired may be a case where the
図7には、平日における一般的なシチュエーションの遷移パターンを示し、図8には、休日における一般的なシチュエーションの遷移パターンを示す。これらの図に示すように、一般的に平日と休日とでシチュエーションの遷移パターンが異なるため、モデル定義部13は、平日用と休日用との2種類のシチュエーション遷移モデルを定義し、平休日区分と対応付けて記憶しておく。
FIG. 7 shows a general situation transition pattern on weekdays, and FIG. 8 shows a general situation transition pattern on holidays. As shown in these figures, since the situation transition pattern generally differs between weekdays and holidays, the
(ライフサイクル情報の補正)
ライフサイクル情報は、ユーザにより入力されたユーザ設定時刻情報に基づいて定義される。当該ライフサイクル情報で表されるライフサイクルは、ユーザの勤務形態の変化等により実際のライフサイクルと誤差が生じる場合がある。このため、モデル定義部13は、ユーザ履歴ログ記憶部12に記憶されたユーザ履歴ログに基づいてライフサイクル情報を補正する機能を有する。具体的には、例えば、モデル定義部13は、ユーザの過去の推定就寝時刻の平均値や過去の推定起床時刻の平均値を用いて、ライフサイクル情報に含まれる就寝時刻、起床時刻、就寝時間帯、起床時間帯等を補正する。
(Correction of life cycle information)
The life cycle information is defined based on user set time information input by the user. The life cycle represented by the life cycle information may be different from the actual life cycle due to a change in the user's work style or the like. For this reason, the
推定就寝時刻の平均値μs及び標準偏差σは、以下の式で算出される。
平均値μs=Σxi/N(N:過去の推定就寝時刻のデータ総数、xi:データ値)
標準偏差σ=(Σ(xi−μs)2/(N−1))1/2
同様に、推定起床時刻の平均値μwと標準偏差σは、以下の式で算出される。
平均値μw=Σxi/N(N:過去の推定起床時刻のデータ総数、xi:データ値)
標準偏差σ=(Σ(xi−μw)2/(N−1))1/2
また、モデル定義部13は、日々所定のタイミングで直近の就寝時刻及び起床時刻を推定する。図9は、過去に各時刻が就寝/起床時刻として推定された回数を示すグラフの一例である。
The average value μs and the standard deviation σ of the estimated bedtime are calculated by the following equations.
Average value μs = Σxi / N (N: total number of past estimated bedtime data, xi: data value)
Standard deviation σ = (Σ (xi−μs) 2 / (N−1)) 1/2
Similarly, the average value μw and the standard deviation σ of the estimated wake-up time are calculated by the following equations.
Average value μw = Σxi / N (N: total number of past estimated wake-up times, xi: data value)
Standard deviation σ = (Σ (xi−μw) 2 / (N−1)) 1/2
The
ここで、直近の就寝時刻の推定方法について詳細に説明する。モデル定義部13は、日々所定のタイミングでユーザ履歴ログを参照し、例えば、HA又は仮HAにおいて、移動通信端末100のキー操作、開閉操作等の操作が最後に発生した時刻(以下、「第1の所定の契機が発生した時刻」という)を用いて、直近の就寝時刻を推定する。モデル定義部13は、第1の所定の契機が発生した時間帯によって、図9に示すように計算ロジックを3通りに分けて就寝時刻の推定を行う。
Here, a method for estimating the latest bedtime will be described in detail. The
Logic1:(μs−σ)よりも前の時間帯に第1の所定の契機が発生した場合の就寝時刻推定ロジックである。この時間帯における推定就寝時刻の履歴ログは少ないため、就寝時刻の推定の確信度を上げるために、モデル定義部13は、起床のシチュエーションが発生した時に、ユーザの直近の就寝時刻をユーザに問い合わせる。回答があった場合は、その回答の時刻を就寝時刻と推定する。回答が無い場合、又は、起床のシチュエーションが発生しなかった場合は、ユーザ設定時刻情報により設定された就寝時刻を直近の就寝時刻と推定する。
Logic 1: A bedtime estimation logic when a first predetermined trigger occurs in a time zone before (μs−σ). Since there are few history logs of estimated bedtime in this time zone, the
Logic2:ユーザの推定就寝時刻の平均値を含む就寝時間帯(μs±σの時間帯)に第1の所定の契機が発生した場合の就寝時刻推定ロジックである。ただし、過去の推定就寝時刻のデータ個数が10個以下の場合は、ユーザ設定時刻情報により設定された就寝時刻の前後1時間を就寝時間帯とする。この就寝時間帯に第1の所定の契機が発生した場合には、その時刻を就寝時刻とする。 Logic 2: Bedtime estimation logic when a first predetermined trigger occurs in the bedtime (μs ± σ time zone) including the average value of the estimated bedtime of the user. However, when the number of past estimated bedtime data is 10 or less, 1 hour before and after the bedtime set by the user set time information is set as the bedtime. When the first predetermined trigger occurs during this bedtime, that time is set as the bedtime.
Logic3:(μs+σ)以降の時間帯に第1の所定の契機が発生した場合の就寝時刻推定ロジックである。この時間帯における推定就寝時刻の履歴ログは少ないため、就寝時刻の推定の確信度を上げるために、モデル定義部13は起床のシチュエーションが発生した時にユーザの直近の就寝時刻をユーザに問い合わせる。回答があった場合は、その回答の時刻を就寝時刻と推定する。回答が無い場合、又は、起床のシチュエーションが発生しなかった場合は、ユーザ設定時刻情報により設定された就寝時刻を就寝時刻と推定する。
Logic3: Bedtime estimation logic when the first predetermined trigger occurs in the time zone after (μs + σ). Since there are few history logs of the estimated bedtime in this time zone, the
次に、起床時刻の推定方法について詳細に説明する。モデル定義部13は、日々所定のタイミングでユーザ履歴ログを参照し、例えば、HA又は仮HAにおいて移動通信端末100の操作が就寝後最初にあった時刻又はユーザがHA外に移動した時刻(以下、「第2の所定の契機が発生した時刻」という)を用いて、直近の起床時刻を推定する。モデル定義部13は、第2の所定の契機が発生した時間帯により、図9に示すようにロジックを3通りに分けて起床時刻の推定を行う。
Next, a method for estimating the wake-up time will be described in detail. The
Logic3:(μw−σ)よりも前の時間帯に第2の所定の契機が発生した場合の起床時刻推定ロジックである。この時間帯における推定起床時刻の履歴ログは少ないため、就寝時刻の推定の確信度を上げるために、例えば起床のシチュエーションが発生したタイミングで、直近の起床時刻をユーザに問い合わせる。回答があった場合は、その回答の時刻を起床時刻と推定する。回答が無い場合、又は、起床のシチュエーションが発生しなかった場合は、ユーザが設定した起床時刻を起床時刻と推定する。 Logic3: Wake-up time estimation logic when a second predetermined trigger occurs in a time zone before (μw−σ). Since there are few history logs of the estimated wake-up time in this time zone, in order to increase the certainty of the estimation of the bedtime, the user is inquired of the latest wake-up time at the timing when the wake-up situation occurs, for example. If there is an answer, the time of the answer is estimated as the wake-up time. When there is no answer, or when no wake-up situation has occurred, the wake-up time set by the user is estimated as the wake-up time.
Logic4:ユーザの起床時刻の平均値を含む起床時間帯(μw±σの時間帯)に第2の所定の契機が発生した場合の起床時刻推定ロジックである。ただし、過去の推定起床時刻のデータ個数が10個以下の場合は、ユーザ設定時刻情報で設定された起床時刻の前後1時間を起床時間帯とする。この起床時間帯に第2の所定の契機が発生した場合には、その時刻を起床時刻と推定する。 Logic 4: Wake-up time estimation logic when a second predetermined trigger occurs in the wake-up time zone (μw ± σ time zone) including the average value of the user wake-up time. However, when the number of past estimated wake-up times is 10 or less, 1 hour before and after the wake-up time set in the user set time information is set as the wake-up time zone. When the second predetermined trigger occurs in this wake-up time zone, the time is estimated as the wake-up time.
Logic5:(μw+σ)以降の時間帯に第2の所定の契機が発生した場合の起床時刻推定ロジックである。平日においては、第2の所定の契機が発生した時刻を起床時刻とする。休日においては、第2の所定の契機が発生した時に、ユーザに起床時刻を問い合わせる。
以上のように推定された起床時刻・就寝時刻は、ユーザ履歴ログに記憶され、平均値の算出、ユーザのコンディション推定等のために使用される。
Logic 5: Wake-up time estimation logic when a second predetermined trigger occurs in a time zone after (μw + σ). On weekdays, the time when the second predetermined opportunity occurs is set as the wake-up time. On holidays, when the second predetermined opportunity occurs, the user is inquired about the wake-up time.
The wake-up time / sleeping time estimated as described above is stored in the user history log, and is used for calculating the average value, estimating the condition of the user, and the like.
(位置情報取得部)
位置情報取得部14は、ユーザが携帯する移動通信端末100の位置情報をユーザの位置情報として取得する。本実施形態では、位置情報取得部14は、移動通信端末100に搭載されているGPS受信機109により所定の周期毎に位置測位装置300から受信されるGPS信号に基づいて、移動通信端末100の位置情報を算出する。GPS信号を受信する所定の周期は、ユーザが滞在しているエリアに応じて変化する。例えば、ユーザがHAに滞在している場合には30分周期であり、ユーザがWAに滞在している場合には15分周期となる。なお、位置情報の取得方法はGPSに限定されることはなく、例えば、移動通信端末100が在圏する基地局の位置情報をユーザの位置情報とみなしてもよい。
(Location information acquisition unit)
The location
(時刻情報取得部)
時刻情報取得部15は、移動通信端末100が備える内部時計108から現在時刻を表す時刻情報を取得する。なお、時刻情報の取得方法はこれに限定されることはなく、例えば、外部のサーバ装置から時刻情報を取得することも可能である。
(質問部)
質問部16は、所定の質問タイミングが発生した場合に、エリア定義部11等からの指示を受けて、質問をユーザに通知する。ここで、質問をユーザに通知する方法としては、表示装置104への画像表示や、声出力装置106からの音声出力を用いる。また、質問の種類としては、ユーザのテンション(気持ちの高揚度)を推定するための質問、エリア定義のための質問、シチュエーション推定のための質問、ユーザを楽しませるための質問等が存在する。
(Time information acquisition unit)
The time
(Question)
When a predetermined question timing occurs, the
(シチュエーション推定部)
シチュエーション推定部17は、モデル定義部13により定義されたシチュエーション遷移モデルと、位置情報取得部14により取得された位置情報と、時刻情報取得部15により取得された時刻情報と、ユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいて、ユーザの現在のシチュエーションを推定する。
具体的には、シチュエーション推定部17は、ライフサイクル情報に基づいて、時刻情報取得部15により取得された時刻情報で表される現在時刻がユーザのライフサイクルのどの分類項目(起床時間帯、始業時刻、就業時刻等)に該当するかを判定する。また、シチュエーション推定部17は、位置情報取得部14により取得された位置情報に対応するエリアを判定する。本実施形態では、例えば、位置情報で示される中心座標から半径200m以内をエリア内と判定する。なお、位置情報に対応するエリアが複数判定された場合には、例えば、HA>WA>お気に入りエリア>仮HA>仮WA>特定エリアの順に優先順位を予め設定しておくことにより、優先順位が高い1つのエリアを特定する。
(Situation estimation unit)
The
Specifically, the
さらに、シチュエーション推定部17は、ユーザ履歴ログから、直近のシチュエーション、つまり遷移前のシチュエーションを取得する。そして、シチュエーション推定部17は、判定したライフサイクルの分類項目と、判定したエリアと、取得した遷移前のシチュエーションと、に対応する現在のシチュエーションをシチュエーション遷移モデルから取得し、当該取得した現在のシチュエーションをユーザの現在のシチュエーションと推定する。当該推定されたシチュエーションはユーザ履歴ログに記憶され、次のシチュエーション推定や、コンディション推定等のために使用される。
Further, the
(平日・休日別の推定)
また、シチュエーション推定部17は、ユーザにとって今日が平日と休日との何れに該当するかに応じて2種類のシチュエーション遷移モデルを使い分けて、ユーザの現在のシチュエーションを推定する。スクラッチパッド123bには、例えばアプリケーションプログラムの起動によって、図10に示すようなデフォルトの平休日データが記憶される。シチュエーション推定部17は、当該平休日データに基づいて、ユーザにとって今日が平日と休日との何れに該当するかを判定する。当該デフォルトの平休日データは、ユーザの入力により変更可能である。なお、当該平休日データを用いる以外に、直近のユーザ履歴ログに記憶されている「平日・休日区分」に基づいて、ユーザにとって今日が平日と休日との何れに該当するかを判定することも可能である。
(Estimated by weekdays and holidays)
In addition, the
(返答分類部)
返答分類部18は、ユーザへの質問に対する返答が、ユーザの気分が高揚している時の返答であるプラス要素返答と、ユーザの気分が沈んでいる時の返答であるマイナス要素返答と、の何れに分類されるかを判定する。当該判定結果はユーザのテンションを推定するために用いられる。
プラス要素返答としては、例えば、うれしい、楽しい、すっきり、爽やか、好き、おいしい等が挙げられ、マイナス要素返答の例としては、例えば、悲しい、苦しい、さびしい、困る、怒る、嫌い、まずい、つらい等が挙げられる。
(Response classification part)
The
Examples of positive element responses include happy, fun, refreshing, refreshing, likes, and delicious.Examples of negative element responses include, for example, sad, painful, lonely, annoying, angry, disliked, bad, painful, etc. Is mentioned.
(コンディション指数算出部)
コンディション指数算出部19は、ユーザ履歴ログ記憶部12に記憶されているユーザ履歴ログに基づいて、ユーザの心身の状態を表すコンディションを推定するための指標となるコンディション指数を算出する。コンディション指数としては、例えば、「睡眠指数」、「労働指数」、「元気指数」、「マンネリ指数」、「引きこもり指数」、「テンション指数」等が存在する。
(Condition index calculation part)
Based on the user history log stored in the user history
(睡眠指数)
「睡眠指数」とは、ユーザの睡眠が十分であるか否かの指標となる指数である。コンディション指数算出部19は、例えば午前0時を過ぎた最初のGPS測位のタイミングで、ユーザ履歴ログに記憶されている推定起床時刻・推定就寝時刻に基づいて、ユーザの過去の睡眠時間(つまり推定就寝時刻から推定起床時刻までの時間)の平均値を算出する。平均値を算出する期間は、例えば直近の1ケ月間とする。そして、コンディション指数算出部19は、ユーザの直近の睡眠時間が過去の睡眠時間の平均値より長い場合には「睡眠指数」をユーザの睡眠がより十分であることを示す値に更新する。一方、ユーザの直近の睡眠時間が過去の睡眠時間の平均値より短い場合には「睡眠指数」をユーザの睡眠がより不十分であることを示す値に更新する。
本実施形態では、「睡眠指数」の値は−1、0、1の3段階であり、コンディション指数算出部19は、睡眠時間が平均値よりも長ければ「睡眠指数」に1を加算し、睡眠時間が平均値よりも短ければ「睡眠指数」から1を減算する。
(Sleep index)
The “sleep index” is an index that serves as an index as to whether or not the user has enough sleep. The condition index calculation unit 19 is based on the estimated wake-up time and the estimated bedtime stored in the user history log at the timing of the first GPS positioning after midnight, for example, the user's past sleep time (that is, the estimated sleep time). The average value of the time from the bedtime to the estimated wake-up time is calculated. The period for calculating the average value is, for example, the latest one month. And the condition index calculation part 19 updates a "sleep index" to the value which shows that a user's sleep is more sufficient, when a user's latest sleep time is longer than the average value of the past sleep time. On the other hand, when the latest sleep time of the user is shorter than the average value of the past sleep time, the “sleep index” is updated to a value indicating that the user's sleep is insufficient.
In this embodiment, the value of the “sleep index” is three stages of −1, 0, and 1, and the condition index calculator 19 adds 1 to the “sleep index” if the sleep time is longer than the average value, If the sleep time is shorter than the average value, 1 is subtracted from the “sleep index”.
(労働指数)
「労働指数」とは、ユーザが働き過ぎか否かの指標となる指数である。コンディション指数算出部19は、例えば午前0時を過ぎた最初のGPS測位のタイミングで、ユーザ履歴ログにおいて「仕事中」、「残業中」、「仕事開始」、「仕事終了」等のシチュエーションと対応付けられている日時に基づいて、ユーザの過去の労働時間の平均値を算出する。平均値を算出する期間は、例えば直近の1ケ月間とする。なお、「平日・休日区分」が平日のみのユーザ履歴ログのみを用いて平均値を算出してもよい。そして、コンディション指数算出部19は、ユーザの直近の労働時間が過去の労働時間の平均値より長い場合には「労働指数」をユーザの労働時間がより長いことを表す値に更新する。一方、ユーザの直近の労働時間が過去の労働時間の平均値より短い場合には「労働指数」を前記ユーザの労働時間がより短いことを表す値に更新する。
本実施形態では、「労働指数」の値は−1、0、1の3段階であり、コンディション指数算出部19は、労働時間が平均値よりも長ければ「労働指数」から1を減算し、労働時間が平均値よりも短ければ「労働指数」に1を加算する。
(Labor index)
The “labor index” is an index serving as an index of whether or not the user is working too much. The condition index calculation unit 19 corresponds to situations such as “work in progress”, “overtime”, “work start”, “work end” in the user history log at the timing of the first GPS positioning after midnight, for example. Based on the attached date and time, the average value of the user's past working hours is calculated. The period for calculating the average value is, for example, the latest one month. It should be noted that the average value may be calculated using only the user history log whose weekday / holiday classification is only weekdays. Then, the condition index calculation unit 19 updates the “labor index” to a value indicating that the user's working time is longer when the user's latest working time is longer than the average value of past working hours. On the other hand, if the user's latest working time is shorter than the average value of past working hours, the “labor index” is updated to a value indicating that the user's working time is shorter.
In this embodiment, the value of the “labor index” is three stages of −1, 0, and 1, and the condition index calculation unit 19
(元気指数)
「元気指数」とは、ユーザの元気の度合いを示す指数である。コンディション指数算出部19は、「睡眠指数」と「労働指数」とに基づいて「元気指数」を算出する。
本実施形態では、「元気指数」は、「睡眠指数」と「労働指数」とを加算することで求められ、「元気指数」の値は−2から2までの5段階となる。
(マンネリ指数)
「マンネリ指数」とは、ユーザの日々の生活パターンに変化があるか否かの指標となる指数である。
(Energy Index)
“Energy index” is an index indicating the degree of the user's energy. The condition index calculation unit 19 calculates the “energy index” based on the “sleep index” and the “labor index”.
In this embodiment, the “energy index” is obtained by adding the “sleep index” and the “labor index”, and the value of the “energy index” is five levels from −2 to 2.
(Mannery index)
The “Mannery index” is an index serving as an index as to whether or not there is a change in the daily life pattern of the user.
コンディション指数算出部19は、ユーザ履歴ログにおいて「仕事終了」、「帰宅」等のシチュエーションと対応付けられている日時に基づいて、ユーザの日毎の帰宅中の時間(つまり、仕事終了から帰宅までの時間)を算出する。帰宅中の時間を算出する期間は、例えば直近の平日5日間とする。コンディション指数算出部19は、当該算出した日毎の帰宅中の時間の差が、全て(又は一部であってもよい)第1の所定時間以内(例えば30分以内)の場合、「マンネリ指数」をユーザの生活パターンの変化がより小さいことを示す値に更新する。一方、日毎の帰宅中の時間の差が1つでも(又は全てであってもよい)第1の所定時間を超えている場合、「マンネリ指数」をユーザの生活パターンの変化がより大きいことを示す値に更新する。 The condition index calculation unit 19 is based on the date and time associated with the situations such as “work end” and “return home” in the user history log. Time). The period for calculating the time of returning home is, for example, the last five weekdays. The condition index calculation unit 19 determines that the difference in the calculated time during each return home is all (or may be a part) within a first predetermined time (for example, within 30 minutes). Is updated to a value indicating that the change in the life pattern of the user is smaller. On the other hand, if the difference in time during each day's return to home exceeds one (or all) time difference over a first predetermined time, the “Manneri index” indicates that the change in the user's life pattern is larger. Update to the indicated value.
また、コンディション指数算出部19は、ユーザ履歴ログにおいて「出勤開始」、「仕事開始」等のシチュエーションと対応付けられている日時に基づいて、ユーザの日毎の出勤中の時間(つまり、出勤開始から仕事開始までの時間)を算出する。出勤中の時間を算出する期間は、例えば直近の平日5日間とする。コンディション指数算出部19は、当該算出した日毎の出勤中の時間の差が全て(又は一部であってもよい)第2の所定時間以内(例えば、30分以内)の場合、「マンネリ指数」をユーザの生活パターンの変化がより小さいことを示す値に更新する。一方、日毎の出勤中の時間の差が1つでも(又は全てであってもよい)第2の所定時間を超えている場合、「マンネリ指数」をユーザの生活パターンの変化がより大きいことを示す値に更新する。
本実施形態では、「マンネリ指数」の値は−1、0の2段階であり、ユーザの生活パターンの変化がより大きいことを示す値が0であり、ユーザの生活パターンの変化がより小さいことを示す値が−1である。
In addition, the condition index calculation unit 19 uses the user's daily attendance time (i.e., from the start of attendance) based on the date and time associated with the situations such as “commencement start” and “work start” in the user history log. Time to start work). The period for calculating the working hours is, for example, the last five weekdays. The condition index calculation unit 19 determines that the difference between the calculated daily working hours is all (or may be a part) within a second predetermined time (for example, within 30 minutes), for example, “Manneri index” Is updated to a value indicating that the change in the life pattern of the user is smaller. On the other hand, if the difference in time during work for each day exceeds one (or all) of the second predetermined time, the change in the life pattern of the user is greater than the “Manneri index”. Update to the indicated value.
In this embodiment, the value of the “manneriness index” is two stages of −1 and 0, the value indicating that the change in the user's life pattern is larger is 0, and the change in the user's life pattern is smaller The value indicating is -1.
(引きこもり指数)
「引きこもり指数」とは、ユーザが社会への参加を避ける引きこもりの傾向を示す指数である。コンディション指数算出部19は、ユーザ履歴ログ及びエリア定義情報に基づいて、休日におけるユーザのシチュエーションが「在宅中」であり、かつ、「元気指数」がユーザの元気のない度合いが比較的高いことを示しており(例えば「元気指数」が0以下)、かつ、ユーザが第3の所定時間以上(例えば、6時間以上)ユーザの居住するエリア(本実施形態ではHA又は仮HA)に滞在していると判断した場合、「引きこもり指数」をユーザの引きこもりの傾向がより高いことを示す値に更新する。
(Withdrawal index)
The “withdrawal index” is an index indicating a tendency of withdrawal in which the user avoids participation in society. Based on the user history log and the area definition information, the condition index calculation unit 19 indicates that the user's situation on holiday is “at home” and the “energy index” is relatively high in the user's energy. And the user stays in the area where the user lives (HA or temporary HA in the present embodiment) for a third predetermined time or more (for example, 6 hours or more). If it is determined that the user is, the “withdrawal index” is updated to a value indicating that the user has a higher tendency to withdraw.
また、コンディション指数算出部19は、「引きこもり指数」がユーザの引きこもりの傾向がより高いことを示している時に、ユーザ履歴ログに基づいてユーザがHA及び仮HA外に移動したと判断した場合、又は、ユーザのシチュエーションが「外出中」となった場合、「引きこもり指数」をユーザの引きこもりの傾向がより低いことを示す値に更新する。
本実施形態では、「引きこもり指数」の値は、−1、0の2段階であり、ユーザの引きこもりの傾向がより高いことを示す値が−1であり、ユーザの引きこもりの傾向がより低いことを示す値が0である。
Further, the condition index calculation unit 19 determines that the user has moved out of the HA and the temporary HA based on the user history log when the “withdrawal index” indicates that the tendency of the user to withdraw is higher. If the user's situation is “going out”, the “withdrawal index” is updated to a value indicating that the tendency of the withdrawal of the user is lower.
In this embodiment, the value of the “withdrawal index” is two stages of −1 and 0, and the value indicating that the tendency of the withdrawal of the user is higher is −1, and the tendency of the withdrawal of the user is The value indicating lower is 0.
(テンション指数)
「テンション指数」は、ユーザの気分が高揚しているか沈んでいるかを示す指数である。コンディション指数算出部19は、返答分類部18による判定結果に基づいて「テンション指数」を更新する。
本実施形態では、「テンション指数」の値は−1、0、1の3段階である。コンディション指数算出部19は、返答分類部18によってユーザの返答がプラス要素返答と判定された場合は「テンション指数」に1を加算し、返答分類部18によってユーザの返答がマイナス要素返答と判定された場合は「テンション指数」から1を減算する。
(Tension index)
The “tension index” is an index indicating whether the user's mood is uplifting or sinking. The condition index calculation unit 19 updates the “tension index” based on the determination result by the
In the present embodiment, the value of the “tension index” has three levels of −1, 0, and 1. The condition index calculating unit 19 adds 1 to the “tension index” when the
(セリフ決定部)
セリフ決定部20は、コンディション指数算出部19により推定されたユーザのコンディション指数に基づいて、ユーザに提示するためのセリフを決定する。セリフの決定の方法としては、例えば、セリフ決定部20は、コンディションとセリフとの適切な対応関係が定義されたデータベースを参照することにより、コンディション指数に対応するセリフを決定する。例えば、セリフ決定部20は、「睡眠指数」が−1の場合、「最近寝不足だね」というセリフを決定する。
(Serif decision section)
The
(コンディション推定プログラム)
上述したように、ROM121に記憶されているプログラム及びアプリ保存領域123aに記憶されているアプリケーションプログラム(「コンディション推定プログラム」に対応)は、移動通信端末(「コンピュータ」に対応)100に、ユーザの過去の行動の履歴であるユーザ履歴ログを記憶するユーザ履歴ログ記憶部12と、当該ユーザ履歴ログに基づいてユーザのコンディションを推定するための指標となるコンディション指数を算出するコンディション指数算出部19として機能させるためのプログラムである。
(Condition estimation program)
As described above, the program stored in the
(動作)
次に、図11に示すフローチャートを参照して、本発明の実施形態に係るコンディション推定処理の基本的な流れについて説明する。
まず、ユーザは、移動通信端末100を操作して、アプリケーションプログラムをサーバ200からダウンロードする指示を行う。これにより、移動通信端末100は、サーバ200からアプリケーションプログラム及び付随するデータをダウンロードし、アプリ保存領域123aにアプリケーションプログラムを保存し、スクラッチパッド123bにデータを保存する。
(Operation)
Next, a basic flow of the condition estimation process according to the embodiment of the present invention will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
First, the user operates the
次いで、ユーザは、アプリケーションプログラムを起動する操作を行う。これにより、移動通信端末100は、当該アプリケーションプログラムを起動し当該プログラムに従って処理を実行することにより、まず初期設定画面を表示装置104に表示する。ユーザは当該初期設定画面から対話形式で初期設定項目を入力していく。初期設定項目としては、ユーザの名前と、誕生日と、起床時刻、就寝時刻、始業時刻、就業時刻等のユーザ設定時刻情報と、曜日別の平休日区分と、HA、WA、お気に入りエリア等のエリア名とが存在する。
Next, the user performs an operation of starting the application program. Accordingly, the
移動通信端末100は、入力されたデータに基づいて初期設定を行う(ステップS1)。具体的には、移動通信端末100は、入力されたデータをスクラッチパッド123bに記憶する。エリア定義部11は、入力されたHA、WA等のエリア名と、エリア名が入力された時の移動通信端末100の位置情報とを対応付け、エリア定義情報としてスクラッチパッド123bに記憶する。また、モデル定義部13は、入力されたユーザ設定時刻情報に基づいてライフサイクル情報を定義する。そして、モデル定義部13は、定義されたライフサイクル情報とエリアとに依存するユーザのシチュエーションの遷移順を定義し、シチュエーション遷移モデルとしてスクラッチパッド123bに記憶する。シチュエーション推定部17は、シチュエーションを初期設定する。本実施形態では、HA、WAがそれぞれ1つ以上ユーザにより入力された場合、シチュエーションは「迷子中」に初期設定される。初期設定後、シチュエーション推定部17は、シチュエーション遷移モデルと、位置情報取得部14により取得された位置情報と、時刻情報取得部15により取得された時刻情報と、ユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいて、ユーザの現在のシチュエーションを逐次推定する。
The
ユーザ履歴ログ記憶部12は、シチュエーション推定部17がシチュエーションを推定した時、モデル定義部13が直近の推定起床時刻又は推定就寝時刻を算出した時、表示装置104や音出力装置106にセリフが出力された時、ユーザが質問に答えた時、GPSによる位置測位が行われた時、移動通信端末100の操作が行われた時等に、その日時とともにユーザ履歴ログとしてスクラッチパッド123bに記憶する(ステップS2)。
When the
コンディション指数算出部19は、ユーザ履歴ログ記憶部12に記憶されているユーザ履歴ログに基づいて、ユーザのコンディションを推定するための指標となる「睡眠指数」、「労働指数」、「元気指数」、「マンネリ指数」、「引きこもり指数」、「テンション指数」等のコンディション指数を算出する(ステップS3)。
次に、セリフ決定部20は、算出されたコンディション指数に適合するセリフを決定し、当該決定したセリフが表示された画像を表示装置104に出力するか、或いは、音声を音出力装置106から出力する(ステップS4)。
The condition index calculation unit 19 is based on the user history log stored in the user history
Next, the
以上説明したように、移動通信端末100は、ユーザ履歴ログに基づいてユーザのコンディションを推定するための指標となるコンディション指数を算出するため、センサやタグを利用せずにユーザのコンディションを容易に推定することが可能となる。
また、ユーザ履歴ログには、精度高く推定されたユーザのシチュエーションや起床時刻、就寝時刻等が記憶されるため、移動通信端末100は、精度の高いユーザ履歴ログに基づいてコンディション指数を精度高く算出することができる。
As described above, since the
In addition, since the user history log stores the user situation, wake-up time, bedtime, and the like estimated with high accuracy, the
また、移動通信端末100は、ユーザのコンディション指数に応じた適切なセリフをユーザに提示するため、あたかもユーザを見守っている人がいるような印象をユーザに与えて、癒しを提供することが可能となる。
なお、上述した実施形態では、移動通信端末100が図3に示す各機能を備えているとして説明したが、これに限定されることはなく、サーバ200が図3に示す各機能を備えていてもよいし、複数の装置が図3に示す各機能を備えていてもよい。
In addition, since the
In the above-described embodiment, the
また、上述した実施形態では、ユーザのコンディション指数の種類として、睡眠指数、労働指数、元気指数、マンネリ指数、引きこもり指数、及び、テンション指数が存在するとして説明したが、これに限定されることはなく、例えば、「ニート指数」が存在してもよい。当該「ニート指数」は、例えば、休みの日が所定日数以上、かつ、ユーザの移動距離が一定距離以下の場合に、仕事を休む傾向がより高いことを表す値に更新されるようにすればよい。 Further, in the above-described embodiment, it has been described that there are a sleep index, a labor index, a spirit index, a manner index, a withdrawal index, and a tension index as types of the condition index of the user, but it is limited to this. For example, a “neat index” may exist. For example, the “neat index” may be updated to a value indicating a higher tendency to take a job when the number of days off is a predetermined number of days or more and the user's moving distance is a certain distance or less. Good.
また、上述した実施形態において説明したコンディション指数算出部19による各種コンディション指数の算出方法は一例に過ぎない。例えば、「マンネリ指数」の算出方法としては、日毎のシチュエーション毎の発生時刻又は終了時刻を判定し、当該判定された日毎のシチュエーション毎の発生時刻又は終了時刻の差が全て(又は一部)が所定時間以内である場合に「マンネリ指数」をユーザの生活パターンの変化がより小さいことを示す値に更新し、日毎のシチュエーション毎の発生時刻又は終了時刻の差が1つでも(又は全て)所定時間を超えている場合に「マンネリ指数」をユーザの生活パターンの変化がより大きいことを示す値に更新する、ということも考えられる。 Further, the method of calculating various condition indexes by the condition index calculating unit 19 described in the above-described embodiment is merely an example. For example, as a method of calculating the “mannerial index”, the occurrence time or end time for each situation for each day is determined, and the difference in the occurrence time or end time for each situation for each determined day is all (or part). If it is within a predetermined time, the “manneriness index” is updated to a value indicating that the change in the user's life pattern is smaller, and even if there is one (or all) difference in the occurrence time or end time for each situation per day It is also conceivable to update the “Mannery index” to a value indicating that the change in the user's life pattern is larger when the time is exceeded.
本発明は、ユーザがユーザ端末を携帯するのみでユーザのコンディションを推定することができ、ユーザのコンディションに適した各種サービスを提供することができる。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can estimate the user's condition simply by carrying the user terminal, and can provide various services suitable for the user's condition.
100 移動通信端末
11 エリア定義部
12 ユーザ履歴ログ記憶部
13 モデル定義部
14 位置情報取得部
15 時刻情報取得部
16 質問部
17 シチュエーション推定部
18 返答分類部
19 コンディション指数算出部
20 セリフ決定部
102 記憶装置
103 通信インターフェース
104 表示装置
105 入力装置
106 音出力装置
107 入力装置
108 内部時計
109 GPS受信機
123 不揮発性メモリ
123a アプリ保存領域
123b スクラッチパッド
200 サーバ
300 位置測位装置
DESCRIPTION OF
Claims (10)
記憶装置により、ユーザの過去の行動の履歴であるユーザ履歴ログを記憶するユーザ履歴ログ記憶手段と、
前記ユーザ履歴ログ記憶手段に記憶されているユーザ履歴ログに基づいて、制御装置により、前記ユーザのコンディションを推定するための指標となるコンディション指数を算出するコンディション指数算出手段と、
記憶装置により、前記ユーザの1日のライフサイクルを表すライフサイクル情報と前記ユーザが居る場所を表す位置情報とに依存する前記ユーザの行動の状態を表すシチュエーションの遷移順を平休日別に定義したシチュエーション遷移モデルを記憶するモデル定義手段と、
GPSにより、現在の前記ユーザが居る場所を表す位置情報を取得する位置情報取得手段と、
内部時計により、現在の時刻を表す時刻情報を取得する時刻情報取得手段と、
制御装置により、前記シチュエーション遷移モデルと前記位置情報取得手段により取得された位置情報と前記時刻情報取得手段により取得された時刻情報と前記ユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいて、前記ユーザの現在のシチュエーションを推定するシチュエーション推定手段と
を備え、
前記ユーザ履歴ログ記憶手段は、前記シチュエーション推定手段により推定された現在のシチュエーションと、該現在のシチュエーションに遷移した時刻とを、前記ユーザ履歴ログとして記憶し、
前記コンディション指数には前記ユーザの日々の生活パターンに変化があるか否かの指標となるマンネリ指数が含まれ、
前記コンディション指数算出手段は、
前記ユーザ履歴ログに基づいて前記ユーザのシチュエーションが仕事終了から帰宅までの間の帰宅中である時間を日毎に算出し、
該算出した日毎の帰宅中の時間の差が第1の所定時間以内の場合には、前記マンネリ指数を前記ユーザの生活パターンの変化がより小さいことを示す値に更新し、
前記日毎の帰宅中の時間の差が前記第1の所定時間を超えている場合には、前記マンネリ指数を前記ユーザの生活パターンの変化がより大きいことを示す値に更新することを特徴とするコンディション推定装置。 In the condition estimation device that estimates the condition representing the state of mind and body of the user,
A user history log storage means for storing a user history log that is a history of a user's past actions by a storage device ;
Condition index calculation means for calculating a condition index serving as an index for estimating the condition of the user by the control device based on the user history log stored in the user history log storage means ;
A situation in which a storage device defines a transition order of situations representing a state of the user's behavior depending on life cycle information representing a daily life cycle of the user and position information representing a place where the user exists for each holiday. Model definition means for storing transition models;
Position information acquisition means for acquiring position information representing the current location of the user by GPS;
Time information acquisition means for acquiring time information representing the current time by an internal clock;
Based on the situation transition model, the position information acquired by the position information acquisition means, the time information acquired by the time information acquisition means, and the situation before the user transition by the control device, the current state of the user for example Bei and the situation estimating means for estimating the situation,
The user history log storage means stores the current situation estimated by the situation estimation means and the time of transition to the current situation as the user history log,
The condition index includes a manner index that is an indicator of whether there is a change in the daily life pattern of the user,
The condition index calculating means is:
Based on the user history log, the time when the user's situation is returning from work to returning home is calculated every day,
If the calculated difference in the time of returning home is within the first predetermined time, the manner index is updated to a value indicating that the change in the user's life pattern is smaller,
If the difference in time in said daily coming home exceeds the first predetermined time, and wherein users update the rut index to a value indicating that the change is greater life pattern of the user Condition estimation device.
前記コンディション指数算出手段は、
前記ユーザ履歴ログに基づいて、前記ユーザの過去の睡眠時間の平均値を算出し、前記ユーザの直近の睡眠時間が前記平均値より長い場合には前記睡眠指数を前記ユーザの睡眠がより十分であることを示す値に更新し、前記平均値より短い場合には前記睡眠指数を前記ユーザの睡眠がより不十分であることを示す値に更新することを特徴とする請求項1に記載のコンディション推定装置。 The condition index includes a sleep index that is an indicator of whether or not the user's sleep is sufficient,
The condition index calculating means is:
Based on the user history log, an average value of the user's past sleep time is calculated, and when the latest sleep time of the user is longer than the average value, the sleep index is more sufficient for the user's sleep. The condition according to claim 1 , wherein the condition is updated to a value indicating that the sleep index is shorter than the average value, and the sleep index is updated to a value indicating that the user's sleep is insufficient. Estimating device.
前記コンディション指数算出手段は、
前記ユーザ履歴ログに基づいて、前記ユーザの過去の労働時間の平均値を算出し、前記ユーザの直近の労働時間が前記平均値より長い場合には前記労働指数を前記ユーザの労働時間がより長いことを表す値に更新し、前記平均値より短い場合には前記労働指数を前記ユーザの労働時間がより短いことを表す値に更新することを特徴とする請求項1又は2に記載のコンディション推定装置。 The condition index includes a labor index that is an index of whether the user is working too much,
The condition index calculating means is:
Based on the user history log, an average value of the user's past working hours is calculated, and when the user's most recent working time is longer than the average value, the labor index is longer than the user's working time. The condition estimation according to claim 1, wherein the labor index is updated to a value representing that the user's working time is shorter if the labor index is shorter than the average value. apparatus.
前記コンディション指数算出手段は、
前記睡眠指数と前記労働指数とに基づいて前記元気指数を算出することを特徴とする請求項3に記載のコンディション推定装置。 The condition index includes an energy index indicating the degree of energy of the user,
The condition index calculating means is:
The condition estimation device according to claim 3 , wherein the energy index is calculated based on the sleep index and the labor index.
前記ユーザへの質問に対する返答が、前記ユーザの気分が高揚している時の返答であるプラス要素返答と、前記ユーザの気分が沈んでいる時の返答であるマイナス要素返答との何れに分類されるかを判定する返答分類手段をさらに備え、
前記コンディション指数算出手段は、
前記返答分類手段による判定結果に基づいて前記テンション指数を更新することを特徴とする請求項1から4の何れか1項に記載のコンディション推定装置。 The condition index includes a tension index indicating the degree of uplift of the user's mood,
The response to the question to the user is classified as either a positive factor response that is a response when the user's mood is uplifted or a negative factor response that is a response when the user's mood is depressed. A response classification means for determining whether or not
The condition index calculating means is:
The condition estimation device according to any one of claims 1 to 4 , wherein the tension index is updated based on a determination result by the response classification unit.
前記ユーザ履歴ログに基づいて前記ユーザのシチュエーションが出勤開始から仕事開始までの間の出勤中である時間を日毎に算出し、
該算出した日毎の出勤中の時間の差が第2の所定時間以内の場合には、前記マンネリ指数を前記ユーザの生活パターンの変化がより小さいことを示す値に更新し、
前記日毎の出勤中の時間の差が前記第2の所定時間を超えている場合には、前記マンネリ指数を前記ユーザの生活パターンの変化がより大きいことを示す値に更新することを特徴とする請求項1から5の何れか1項に記載のコンディション推定装置。 The condition index calculating means is:
Based on the user history log, calculate the time during which the user's situation is working from the start of work to the start of work for each day,
If the calculated difference in working hours per day is within a second predetermined time, the manner index is updated to a value indicating that the change in the user's life pattern is smaller,
When the difference in the working hours for each day exceeds the second predetermined time, the manner index is updated to a value indicating that a change in the life pattern of the user is larger. The condition estimation apparatus according to any one of claims 1 to 5 .
前記コンディション指数には前記ユーザが社会への参加を避ける引きこもりの傾向を示す引きこもり指数が含まれ、
前記コンディション指数算出手段は、
前記ユーザ履歴ログ及び前記エリア定義情報に基づき、休日における前記ユーザのシチュエーションが在宅中であり、かつ、前記元気指数が前記ユーザの元気の度合いが比較的低いことを示しており、かつ、前記ユーザが第3の所定時間以上該ユーザの居住するエリアに滞在していると判断した場合、前記引きこもり指数を前記引きこもりの傾向がより高いことを示す値に更新することを特徴とする請求項1から6の何れか1項に記載のコンディション推定装置。 Further comprising area definition means for storing area definition information representing a correspondence relationship between the location information and an area representing a place where the user stays according to the purpose;
The condition index includes a withdrawal index indicating a tendency of withdrawal in which the user avoids participation in society,
The condition index calculating means is:
Based on the user history log and the area definition information, the situation of the user on a holiday is at home, and the energy index indicates that the degree of energy of the user is relatively low, and the user If There it is determined that staying in the area of residence of the user a third predetermined time or more, claims, characterized in that updating the withdrawal index to a value indicating that a higher tendency of the withdrawal The condition estimation apparatus according to any one of 1 to 6 .
前記ユーザ履歴ログに基づいて前記ユーザが前記居住するエリア外に移動したと判断した場合、前記引きこもり指数を前記ユーザの引きこもりの傾向がより低いことを示す値に更新することを特徴とする請求項7に記載のコンディション推定装置。 The condition index calculating means is:
When it is determined that the user has moved out of the area in which he lives based on the user history log, the withdrawal index is updated to a value indicating that the withdrawal tendency of the user is lower. The condition estimation apparatus according to claim 7 .
ユーザの過去の行動の履歴であるユーザ履歴ログを、記憶装置によって記憶するユーザ履歴ログ記憶手段と、
前記ユーザ履歴ログ記憶手段に記憶されているユーザ履歴ログに基づいて、制御装置によって、前記ユーザの心身の状態を表すコンディションを推定するための指標となるコンディション指数を算出するコンディション指数算出手段と、
前記ユーザの1日のライフサイクルを表すライフサイクル情報と前記ユーザが居る場所を表す位置情報とに依存する前記ユーザの行動の状態を表すシチュエーションの遷移順を平休日別に定義したシチュエーション遷移モデルを、記憶装置によって記憶するモデル定義手段と、
現在の前記ユーザが居る場所を表す位置情報を、GPSによって取得する位置情報取得手段と、
現在の時刻を表す時刻情報を、内部時計によって取得する時刻情報取得手段と、
前記シチュエーション遷移モデルと前記位置情報取得手段により取得された位置情報と前記時刻情報取得手段により取得された時刻情報と前記ユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいて、前記ユーザの現在のシチュエーションを、制御装置によって推定するシチュエーション推定手段と
して機能させ、
前記ユーザ履歴ログ記憶手段は、前記シチュエーション推定手段により推定された現在のシチュエーションと、該現在のシチュエーションに遷移した時刻とを、前記ユーザ履歴ログとして記憶し、
前記コンディション指数には前記ユーザの日々の生活パターンに変化があるか否かの指標となるマンネリ指数が含まれ、
前記コンディション指数算出手段は、
前記ユーザ履歴ログに基づいて前記ユーザのシチュエーションが仕事終了から帰宅までの間の帰宅中である時間を日毎に算出し、
該算出した日毎の帰宅中の時間の差が第1の所定時間以内の場合には、前記マンネリ指数を前記ユーザの生活パターンの変化がより小さいことを示す値に更新し、
前記日毎の帰宅中の時間の差が前記第1の所定時間を超えている場合には、前記マンネリ指数を前記ユーザの生活パターンの変化がより大きいことを示す値に更新するためのコンディション推定プログラム。 Computer
A user history log storage means for storing a user history log , which is a history of past actions of the user, by a storage device ;
Condition index calculation means for calculating a condition index serving as an index for estimating a condition representing the state of mind and body of the user by the control device based on the user history log stored in the user history log storage means ;
A situation transition model in which the order of transition of situations representing the state of behavior of the user depending on the life cycle information representing the life cycle of the user and the position information representing the place where the user is located is defined for each holiday. Model defining means for storing by a storage device;
Position information acquisition means for acquiring position information representing the current location of the user by GPS;
Time information acquisition means for acquiring time information representing the current time using an internal clock;
Based on the situation transition model, the position information acquired by the position information acquisition means, the time information acquired by the time information acquisition means, and the situation before the user transition, the current situation of the user is controlled. to function as a situation estimating means for estimating the device,
The user history log storage means stores the current situation estimated by the situation estimation means and the time of transition to the current situation as the user history log,
The condition index includes a manner index that is an indicator of whether there is a change in the daily life pattern of the user,
The condition index calculating means is:
Based on the user history log, the time when the user's situation is returning from work to returning home is calculated every day,
If the calculated difference in the time of returning home is within the first predetermined time, the manner index is updated to a value indicating that the change in the user's life pattern is smaller,
When said difference in time in daily coming home exceeds the first predetermined time, the condition estimation order to update the rut index to a value indicating that the changes in the life pattern of the user greater program.
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