JP5146629B2 - 情報提供装置、情報提供方法、および、記憶媒体 - Google Patents

Description

本発明は、情報提供装置、情報提供方法、および、記憶媒体に関し、特に、ユーザごとに適切な情報を提供する情報提供装置、情報提供方法、および、記憶媒体に関する。

近年の情報処理装置の能力の向上に伴って、情報処理装置による種々のサービスが提案されている。特に、嗜好などユーザ情報を活かしてユーザ毎に適した情報を提供する、いわゆるパーソナライズ検索は、ユーザに新しい発見をする能力、セレンディピティ（serendipity）を与えるものとして、注目されている。そして、このような検索による情報の提供に関し、種々の技術が開示されている。

たとえば、特許文献１（特開２００９−１４６１９２号公報）には、ユーザの主たる作業への集中度に応じた態様で情報を提供する技術が開示されている。当該技術では、たとえばユーザのキー入力の速度を検出し、当該速度に応じて、ユーザに提供される付加的な情報の単位時間当たりの件数が調整される。

また、特許文献２（特開２００５−３１５８０２号公報）には、ユーザの身体データ等をモニタリングし、その結果に応じてユーザの状態を判断し、当該ユーザの状態に適した情報を提供する技術が開示されている。

また、特許文献３（特開２００６−０４０２６６号公報）には、コンテキスト情報に検索態様を記憶しておき、当該コンテキスト情報を用いて、状況に応じて、ユーザに提供する情報を検索するための態様を変更する技術が開示されている。

特開２００９−１４６１９２号公報 特開２００５−３１５８０２号公報 特開２００６−０４０２６６号公報

しかしながら、従来の技術によれば、ユーザに提供される情報を得るための指針は画一化されており、ユーザごとに柔軟に対処することが困難であった。

また、情報の提供対象となるユーザの好みや履歴に合致する情報が提供された場合には、当該ユーザにとって既知の情報が提示されることが多く、驚きや新しい発見などをもたらす気づきが得られない場合が多い。

また、あるユーザに対し、同じ嗜好を持った別のユーザの嗜好情報を利用して、情報を推薦する方法も種々提案されている。しかしながら、情報の提供対象となるユーザの嗜好が考慮されない情報が提供される可能性も否定できず、このため、提供される情報が、ピント外れだったり、提示される情報が多すぎたりして、気づきが得られない場合が多い。

本発明は、係る実情に鑑み考え出されたものであり、その目的は、ユーザごとに適切な情報を提供できる情報提供装置、情報提供方法、および、記憶媒体を提供することである。

ある局面に従った情報提供装置は、作業を実行中のユーザに情報を提供するための情報提供装置である。情報提供装置は、作業におけるユーザの集中度を検出するための検出部と、ユーザごとに、提供された情報に対する感受性特性と集中度との関係を示す情報である関係情報を記憶するための記憶部と、検出部によって検出された集中度と関係情報とに基づいて、ユーザの感受性特性を取得し、取得された感受性特性に基づいて、ユーザに提供する情報を生成するための検索条件を決定するための決定部とを備える。決定部は、検索条件に利用されるキーワードの入力を受け付け、取得された感受性特性に基づいて、キーワードを変換するか否かを決定する。

他の局面に従った情報提供装置は、作業を実行中のユーザに情報を提供するための情報提供装置である。情報提供装置は、作業におけるユーザの集中度を検出するための検出部と、ユーザごとに、提供された情報に対する感受性特性と集中度との関係を示す情報である関係情報を記憶するための記憶部と、検出部によって検出された集中度と関係情報とに基づいて、ユーザの感受性特性を取得し、取得された感受性特性に基づいて、ユーザに提供する情報を生成するための検索条件を決定するための決定部とを備える。感受性特性は、ユーザに提供する情報を生成するための検索条件を上位概念化するための情報または下位概念化するための情報を含む。

好ましくは、情報提供装置は、決定部によって決定された検索条件に基づいて情報を提供するための情報提供部と、情報の入力を受け付ける入力部とをさらに備える。記憶部は、情報提供部によって提供された情報に対して入力部に入力された情報の内容に基づいて、記憶部における関係情報の内容を更新する。

好ましくは、情報提供装置は、関係情報を作成するための作成部をさらに備える。
好ましくは、作成部は、質問を出力し、当該質問に対するユーザの回答の入力を受け付け、当該入力された回答の内容に応じて、ユーザについての関係情報を作成する。

好ましくは、記憶部は、ユーザの個人情報をさらに記憶し、作成部は、ユーザの個人情報に基づいて、ユーザについての関係情報を作成する。

好ましくは、検出部は、ユーザについての、入力装置への入力間隔、視線または姿勢の移動量、もしくは、生体情報の少なくとも１つの情報から、ユーザの集中度を検出する。

さらに他の局面に従った記憶媒体は、コンピュータが実行可能なプログラムを非一時的に記録したコンピュータ読取可能な記憶媒体である。プログラムは、作業を実行中のユーザに情報を提供するために、コンピュータに、作業におけるユーザの集中度を検出するステップと、ユーザごとに、提供された情報に対する感受性特性と集中度との関係を示す情報である関係情報を記憶装置に記憶するステップと、検出された集中度と関係情報とに基づいて、ユーザの感受性特性を取得し、取得された感受性特性に基づいて、ユーザに提供する情報を生成するための検索条件を決定するステップとを実行させる。決定するステップは、検索条件に利用されるキーワードの入力を受け付けること、および、取得された感受性特性に基づいて、キーワードを変換するか否かを決定することとを含む。
別の局面に従った記憶媒体は、コンピュータが実行可能なプログラムを非一時的に記録したコンピュータ読取可能な記憶媒体である。プログラムは、作業を実行中のユーザに情報を提供するために、コンピュータに、作業におけるユーザの集中度を検出するステップと、ユーザごとに、提供された情報に対する感受性特性と集中度との関係を示す情報である関係情報を記憶装置に記憶するステップと、検出された集中度と関係情報とに基づいて、ユーザの感受性特性を取得し、取得された感受性特性に基づいて、ユーザに提供する情報を生成するための検索条件を決定するステップとを実行させる。感受性特性は、ユーザに提供する情報を生成するための検索条件を上位概念化するための情報または下位概念化するための情報を含む。

さらに別の局面に従った情報提供方法は、記憶装置を備え、作業を実行中のユーザに情報を提供するための情報提供装置において実行される情報提供方法である。情報提供方法は、作業におけるユーザの集中度を検出するステップと、ユーザごとに、提供された情報に対する感受性特性と集中度との関係を示す情報である関係情報を記憶装置に記憶するステップと、検出された集中度と関係情報とに基づいて、ユーザの感受性特性を取得し、取得された感受性特性に基づいて、ユーザに提供する情報を生成するための検索条件を決定するステップとを備える。決定するステップは、検索条件に利用されるキーワードの入力を受け付けること、および、取得された感受性特性に基づいて、キーワードを変換するか否かを決定することとを含む。
異なる局面に従った情報提供方法は、記憶装置を備え、作業を実行中のユーザに情報を提供するための情報提供装置において実行される情報提供方法である。情報提供方法は、作業におけるユーザの集中度を検出するステップと、ユーザごとに、提供された情報に対する感受性特性と集中度との関係を示す情報である関係情報を記憶装置に記憶するステップと、検出された集中度と関係情報とに基づいて、ユーザの感受性特性を取得し、取得された感受性特性に基づいて、ユーザに提供する情報を生成するための検索条件を決定するステップとを備える。感受性特性は、ユーザに提供する情報を生成するための検索条件を上位概念化するための情報または下位概念化するための情報を含む。

本発明によれば、ユーザごとに、当該ユーザの感受性に対応した態様で情報が提供される。

本発明の第１の実施の形態である情報提供装置のハードウェアブロック図である。 図１の情報提供装置の機能ブロック図である。 図２の検索キーワード変換部が実行するキーワード変換処理のフローチャートである。 本発明の情報提供装置の第２の実施の形態の機能ブロック図である。 図３の処理の変形例のフローチャートである。

以下、本発明に係る情報提供方法について、図面を参照して説明する。なお、各図において、同様の作用および機能を奏する構成要素については、同じ符号を付し、その説明は繰返さない。

［第１の実施の形態］
＜ハードウェア構成＞
図１は、本発明の第１の実施の形態である情報提供装置１００のハードウェアブロック図である。情報提供装置１００は、たとえば汎用のコンピュータにおいて、プロセッサが情報提供用のプログラムを実行することにより実現される。

なお、一般的傾向として、コンピュータのオペレーティングシステムの一部として様々なプログラムモジュールを用意しておき、アプリケーションプログラムはこれらモジュールを所定の配列で必要なときに呼び出して処理を進める方式が一般的である。そうした場合、情報提供装置を実現するためのソフトウェア自体にはそうしたモジュールは含まれず、当該コンピュータでオペレーティングシステムと協働してはじめて情報提供装置が実現することになる。しかし、一般的なプラットフォームを使用する限り、そうしたモジュールを含ませたソフトウェアを流通させる必要はなく、それらモジュールを含まないソフトウェア自体およびそれらソフトウェアを記録した記録媒体（およびそれらソフトウェアがネットワーク上を流通する場合のデータ信号）が実施の形態を構成すると考えることができる。

図１を参照して、情報提供装置１００は、当該装置の動作を全体的に制御するプロセッサ（演算装置）であるＣＰＵ（Central Processing Unit）１５１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１５２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１５３と、通信装置１５４と、外部からの操作の入力を受付ける入力装置１５５と、記憶部１６０とを含む。

ＲＡＭ１５２は、ＣＰＵ１５１がプログラムを実行する際のワークエリアとして機能する。通信装置１５４は、たとえばＬＡＮ（Local Area Network）カード、ＬＡＮアダプタ等のネットワーク通信機器からなる。情報提供装置１００は、通信装置１５４を介して、他の機器に接続される。

記憶部１６０は、ハードディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１６０は、ＣＰＵ１５１が実行するプログラムを記憶するプログラム記憶部１６１と、種々のデータを記憶するデータ記憶部１６２とを含む。なお、記憶部１６０は、情報提供装置１００の本体から着脱可能な記録媒体によって構成されても良い。記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc - Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk - Read Only Memory）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、メモリカード、ＦＤ（Flexible Disk）、ハードディスク、磁気テープ、カセットテープ、ＭＯ（Magnetic Optical Disc）、ＭＤ（Mini Disc）、ＩＣ（Integrated Circuit）カード（メモリカードを除く）、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable Programmable Read-Only Memory）などの、不揮発的にプログラムを格納する媒体が挙げられる。

入力装置１５５は、たとえば、キーボードやマウスなどのユーザの操作を受け付けるデバイスによって実現される。なお、ユーザの操作を受け付けるものであれば、ユーザが情報の入力の際に入力装置１５５に接触することを要しない。入力装置１５５は、光学式、機械式、磁気式などのモーションキャプチャによって構成されても良い。

＜機能構成＞
図２は、情報提供装置１００の機能ブロック図である。

図２を参照して、情報提供装置１００は、その機能として、推薦情報生成部１０１と、ユーザ情報取得部１０２と、ユーザ集中度判断部１０３と、表示制御部１０４と、検索キーワード入力部１０５と、ユーザ応答入力部１０６と、情報更新部１０７とを含む。各部の機能は、たとえば、ＣＰＵ１５１が、プログラム記憶部１６１にインストールされたプログラムを実行することによって実現される。なお、これらの機能の少なくとも一部は、情報提供装置１００に設けられたＬＳＩ（Large Scale Integration）等の専用のハードウェア資源によって実現されても良い。

また、情報提供装置１００は、集中度判断情報１２１と、関係記述情報１２２と、キーワード辞書１２３と、コンテンツデータベース（コンテンツＤＢ）１２４とを含む。これらを構成するデータは、データ記憶部１６２に格納されていても良いし、情報提供装置１００が通信可能な外部の記憶装置に記憶されていても良い。後者の場合、ＣＰＵ１５１が、通信装置１５４を介して外部の記憶装置にアクセスすることにより、情報提供装置１００は、各情報（または、ＤＢ）を構成するデータを取得できる。

（集中度の判断）
ユーザ集中度判断部１０３は、検索結果の出力対象となる（作業を実行中の）ユーザの、当該ユーザが情報提供装置１００において実行している操作についての集中度（以下、単に「集中度」ともいう）を判断（検出）する。検索結果の出力対象となるユーザとは、検索キーワード入力部１０５が情報提供装置１００の入力装置１５５から検索キーワードの入力を受け付ける場合には、入力装置１５５を操作しているユーザ（情報提供装置１００を操作しているユーザ）である。一方、検索キーワード入力部１０５は、通信装置１５４を介して、情報提供装置１００が備える入力装置１５５以外の入力装置からの検索キーワードの入力を受け付けることもできる。この場合、検索結果の出力対象となるユーザとは、入力装置１５５以外の（情報提供装置１００以外の装置に設けられた）入力装置から検索キーワード入力部１０５に検索キーワードを入力したユーザである。本明細書では、以下、検索結果の出力対象となるユーザは、入力装置１５５を操作しているユーザとして説明されるが、入力装置１５５以外の入力装置を操作しているユーザを排除するものではない。

また、本実施の形態では、検索キーワードの変換が行なわれるが、変換の対象となる検索キーワードは、ユーザが検索キーワード用に入力した文言に限らず、検索キーワード用に入力した文章から（形態素解析等により）抽出された文言であっても良いし、検索に関連無く入力された文言、または、検索に関連無く入力された文章から抽出された文言であっても良い。

ユーザ情報取得部１０２は、ユーザについての集中度を判断するための情報を取得する。具体的には、たとえばユーザ情報取得部１０２は、入力装置１５５を構成するキーボードに対する入力タイミングを取得する。

集中度判断情報１２１は、ユーザ情報取得部１０２が取得した情報とユーザの集中度とを関連付けるための情報である。表１に、集中度判断情報１２１の具体例を示す。

表１では、集中度と平均キー入力間隔Ｔとが、テーブル形式で関連付けられている。平均キー入力間隔Ｔとは、キーボードに対する何らかの入力（キータッチ）の平均的な時間間隔である。たとえば、単位時間を当該単位時間内の入力の回数で割った値に相当する。そして、表１では、平均キー入力間隔ＴがＴ３未満の場合には集中度「１」に対応し、平均キー入力間隔ＴがＴ３以上Ｔ２未満の場合には集中度「２」に対応し、平均キー入力間隔ＴがＴ２以上Ｔ１未満の場合には集中度「３」に対応し、そして、平均キー入力間隔ＴがＴ１以上の場合には集中度「４」に対応する。

本実施の形態では、集中度の値が低いほど集中の度合いが高い状態に対応する。本明細書では、表１に示された４段階の集中度を「高」「低」の２段階で表す際には、便宜上、集中度「１」と「２」を「高」に対応させ、集中度「３」と「４」を「低」に対応させる。

また、上記した時間間隔についての値Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３は、「Ｔ１＞Ｔ２＞Ｔ３」の関係にある。

ユーザ情報取得部１０２は、単位時間当たりのキーボードへの入力回数を取得し、ユーザ集中度判断部１０３に出力する。ユーザ集中度判断部１０３は、ユーザ情報取得部１０２から入力された当該入力回数に基づいて、キーボードを操作するユーザの平均キー入力間隔Ｔを算出する。そして、ユーザ集中度判断部１０３は、集中度判断情報１２１において当該平均キー入力間隔Ｔに対応する集中度を取得することにより、ユーザの集中度を取得する。

なお、ユーザ情報取得部１０２は、たとえば入力装置１５５を操作するユーザにログイン用の情報の入力を要求し、入力されたログイン用の情報に基づいて、キーボードを操作するユーザを特定する。

また、ユーザ情報取得部１０２が取得する、キーボードへの入力の「回数」とは、キーボードにおける、一打のタッチ操作ごとに「１回」とカウントされてもよいし、または、一打以上のタッチによって構成される操作であって、一塊と認識され得る操作ごとに、「１回」とカウントされてもよい。後者のカウント態様の例としては、日本語の文字列の入力が挙げられる。具体的には、日本語のローマ字入力の際に、文字数をカウントする方法として、母音のキー（「ａ」「ｉ」「ｕ」「ｅ」「ｏ」）へのタッチ操作の数を上記の「回数」としてカウントする場合もあれば、文字変換のためのスペースキーへのタッチ操作の数を上記の「回数」とカウントする場合もある。または、英文入力時において、（単語と単語の間を区切るための）スペースキーに対する操作の数が、上記の「回数」とカウントされる場合もあり得る。この場合、上記の「回数」は、おおむね、入力された単語の数に相当する。

（ユーザの感受性特性の取得）
推薦情報生成部１０１は、検索キーワード変換部１１１、検索部１１２、および、検索結果生成部１１３を含む。

検索キーワード入力部１０５は、入力装置１５５にユーザから入力された検索用キーワードを取得し、それを検索キーワード変換部１１１へ出力する。

検索キーワード変換部１１１は、ユーザ集中度判断部１０３から出力される集中度に基づいてユーザの感受性特性を取得する。そして、検索キーワード変換部１１１は、ユーザの感受性特性を用い、関係記述情報１２２およびキーワード辞書１２３を参照して、入力された検索キーワードを変換する。

なお、ユーザ集中度判断部１０３は、一時点の集中度だけではなく、一定期間における集中度の傾向を判断できる。そして、ユーザ集中度判断部１０３は、最新の一定期間内で集中度の変化がなければ、維持された集中度に応じて「高」または「低」という集中度を、検索キーワード変換部１１１に出力する。たとえば、集中度「２」が一定時間継続した場合には、ユーザ集中度判断部１０３は、集中度「高」を、検索キーワード変換部１１１に出力する。また、集中度「４」が一定時間継続した場合には、ユーザ集中度判断部１０３は、集中度「低」を、検索キーワード変換部１１１に出力する。

一方、一定期間内で集中度の変化があれば、ユーザ集中度判断部１０３は、変化の傾向を決定して、集中度として検索キーワード変換部１１１に出力する。変化の傾向の決定方法としては、たとえば、当該一定期間の最初の単位時間と最後の単位時間の集中度を比較し、高くなっているか、低くなっているかを判断するものが挙げられる。たとえば、最初の単位時間の集中度が「１」であり、最後の単位時間の集中度が「３」であれば、決定される傾向は「下降」である。また、最初の単位時間の集中度が「２」であり、最後の単位時間の集中度が「１」であれば、決定される傾向は「上昇」である。なお、最初の単位時間の集中度と最後の単位時間の集中度が同じであれば、一定期間内で集中度の変化があっても、集中度は変化しないと判断されても良い。この場合には、上記したように、ユーザ集中度判断部１０３から検索キーワード変換部１１１に出力される集中度は「高」または「低」である。

関係記述情報１２２の一例を、表２に示す。

表２を参照して、関係記述情報１２２は、ユーザごとに、集中度と感受性特性とを関連付ける情報である。感受性特性とは、たとえば、受け取る情報に対する感度として定義される。感度とは、小さい違い（傾向・特徴）に気がつくかどうか、即ち、物事を大局的に見て分類・判断するか、詳細に見て判断するかの傾向を指す。例えば、森を見るか、木を見るか、がこれに相当すると言える。関係記述情報１２２は、たとえば、ユーザごとにデフォルトで設定され、そして、後述するような態様でユーザごとに更新される。

表２では、ユーザＡについては、集中度「高」には、感受性特性「低い」が関連付けられている。また、集中度「上昇」には、感受性特性「高くなっている」が関連付けられている。集中度「下降」には、感受性特性「低くなっている」が関連付けられている。また、集中度「低」には、感受性特性「高い」が関連付けられている。

一方、ユーザＢについては、集中度「高」には、感受性特性「高い」が関連付けられている。また、集中度「上昇」には、感受性特性「高くなっている」が関連付けられている。集中度「下降」には、感受性特性「低くなっている」が関連付けられている。また、集中度「低」には、感受性特性「低い」が関連付けられている。

つまり、本実施の形態では、ユーザ集中度判断部１０３から出力される集中度が同じであっても、ユーザごとに、特定される感受性特性が異なる。たとえば、表２では、集中度「高」には、ユーザＡについては感受性特性「低い」が関連付けられているが、ユーザＢについては感受性特性「高い」が関連付けられている。これは、ユーザＡが、主となる作業についての集中力が高まっているときには、別の情報が提供されても、提供された情報に関心を払いにくくなるのに対し、ユーザＢは、集中力が高まっているときほど、外部から提供された情報を理解する能力が高い、という、両者の作業時の特性が反映された結果である。

（検索キーワードの変換）
検索キーワード変換部１１１は、上記したように、情報提供装置１００を操作するユーザの感受性特性を取得し、そして、取得した感受性特性を用いて、入力された検索キーワードを変換する。なお、検索キーワード変換部１１１は、入力された文字列を形態素解析により１以上の形態素に分割し、得られた１以上の形態素のそれぞれを検索キーワードとして扱うことが好ましい。

たとえば、感受性特性が高い場合には、ユーザが与えられた情報を詳細に見て判断できる状態であるとして、検索キーワード変換部１１１は、ユーザに、より具体的なまたは詳細な（入力された検索キーワードのみを用いた検索結果で得られる情報よりも具体的な）情報を提供するため、入力された検索キーワードに、当該検索キーワードの下位概念のキーワードを追加するように、変換を実行する。

また、感受性特性が低い場合には、ユーザが与えられた情報を大局的に見て、当該情報に基づく分類や判断をできる状態であるとして、検索キーワード変換部１１１は、ユーザに、より広範囲の情報を提供するために、入力された検索キーワードに、当該検索キーワードの上位概念のキーワードを追加するように、変換を実行する。

ここでの検索キーワードの変換は、後述するような、検索式の生成を含む。
上位概念または下位概念のキーワードの取得は、たとえば、キーワード辞書１２３を参照することによって実現される。キーワード辞書１２３の具体例を、表３に示す。

表３を参照して、キーワード辞書１２３では、複数のキーワードが、階層に分けられて配置されている。表３には、階層として、第１〜第３階層が示されている。そして、表３では、第１階層として最も上位の概念を表すキーワードが配置され、第３階層として最も下位の概念を表すキーワードが配置され、そして、第２階層として第１階層と第３階層のキーワードの中間の階層の概念を表すキーワードが配置されている。

たとえば、表３において、「料理」という第２階層のキーワードに対して、上位概念のキーワードは「食べ物」であり、下位概念のキーワードは「和食」「中華」等である。

入力された検索キーワードに対して、当該キーワードの下位概念のキーワードが選択される際の方法としては、いくつかの方法が考えられる。たとえば、キーワード辞書１２３において下位概念として記憶されるすべてのキーワードが選択されても良い。また、キーワード辞書１２３において同じ階層のキーワード間で優先順位が設定され、同じ階層のキーワードの中から優先順位の高い順に予め定められた数のキーワードが選択されても良い。たとえば、表３において、第３階層のキーワード「和食」が、「中華」等の「料理」の下位概念に配置されるキーワードの中で最も高い優先順位を設定されている場合であって、選択される数が「１」である場合には、「料理」の下位概念として「和食」が選択される。

また、このような優先順位は、データ記憶部１６２に記憶されている別の辞書、または、検索キーワード変換部１１１（ＣＰＵ１５１）が通信可能な別の辞書における、テキストの共起性を利用し、実行中のキーワード変換処理において同時に入力されている他のキーワードに応じて、変更されても良い。たとえば、別の辞書において「昔」というキーワードに対して「リバイバル」というキーワードが、共起性の高いキーワードとして登録されている場合であって、検索キーワードに「リバイバル」が含まれる場合には、「今のお菓子」「昔のお菓子」「和菓子」「洋菓子」等の、「お菓子」についての第３階層のキーワードの中で、検索キーワード「リバイバル」との間で高い共起性を有する「昔」という文言を含むキーワード（昔のお菓子）の優先順位が、「昔」を含まない他の第３階層のキーワードの優先順位よりも高くなる。

また、別の辞書において、「和風の料理」に対して「和食」というキーワードが、共起性の高いキーワードとして登録されている場合、「和風の料理」に含まれる「和風」および「料理」は、それぞれ「和食」との共起性が高いと言える。そして、このような場合、検索キーワードに「和風の料理」が含まれる場合には、「和食」「中華」等の、「料理」に対する第３階層のキーワードの中で、当該「和風の料理」との共起性が高い「和食」の優先順位が、他の第３階層のキーワードの優先順位よりも高くなる。

なお、本実施の形態の情報検索で扱われるキーワードは、表３に示されたようなテキスト情報に限定されない。キーワードは、画像や音声等のマルチメディアデータであってもよい。

また、検索キーワード入力部１０５は、検索キーワードとしてマルチメディアデータの入力を受け付けても良い。そして、検索キーワード変換部１１１は、入力されたマルチメディアデータから、公知の手法を用いて、キーワードとしてテキスト情報を抽出（取得）しても良い。また、キーワード辞書１２３は、さらに、マルチメディアデータを表３に示したようなキーワード（テキストデータ）に変換するための情報を含んでも良い。この場合、検索キーワード変換部１１１は、入力されたマルチメディアデータに基づいてキーワードを取得し、当該取得したキーワードを、ユーザの感受性特性を用いて変換する。

（キーワードを用いた情報検索）
検索部１１２は、検索キーワード変換部１１１によって変換された後のキーワードを入力される。そして、変換後のキーワードを用いて、コンテンツＤＢ１２４内の情報の検索を実行し、検索結果を取得する。そして、検索部１１２は、取得した検索結果を、検索結果生成部１１３へ出力する。

検索結果生成部１１３は、検索部１１２から取得した検索結果を予め定められた条件に従ってソーティングし、表示制御部１０４へ出力する。

表示制御部１０４は、検索結果生成部１１３によってソーティングされた検索結果を、情報提供装置１００が通信可能な表示装置へと出力する。これに応じて、当該表示装置には、検索結果が表示される。

なお、情報提供装置１００が表示装置を含み、上記検索結果は、当該表示装置へと出力され、当該表示装置で表示されても良い。

ユーザ応答入力部１０６は、表示装置に表示された検索結果に対してユーザが入力する情報を取得する。情報更新部１０７は、ユーザ応答入力部１０６が取得した情報に基づいて、関係記述情報１２２を更新する。関係記述情報１２２の更新については、後述する。

＜キーワード変換処理＞
情報提供装置１００は、検索キーワード入力部１０５において検索キーワードの入力を受け付け、そして、入力された検索キーワードを検索キーワード変換部１１１が変換する。そして、変換後の検索キーワードを用いて、検索部１１２がコンテンツの検索を行ない、当該検索結果を表示装置に向けて出力する。

図３は、検索キーワード変換部１１１が実行するキーワード変換処理のフローチャートである。

図３を参照して、キーワード変換処理では、検索キーワード変換部１１１は、まずステップＳ１０で、ユーザ集中度判断部１０３から取得した集中度に応じた、検索結果の出力対象となるユーザの感受性特性を取得して、ステップＳ２０へ処理を進める。感受性特性の取得態様としては、たとえば、表２を参照して例示した態様が挙げられる。

なお、検索キーワード変換部１１１は、ステップＳ１０で、検索結果の出力対象となるユーザを特定し、関係記述情報１２２の中の、特定したユーザについての情報を用いて、当該ユーザの感受性特性を取得する。ユーザの特定は、たとえば、ユーザ情報取得部１０２が取得した、ユーザを特定するための情報を用いて、実現される。

次に、ステップＳ２０において、検索キーワード変換部１１１は、取得した感受性特性の内容に基づき、次に実行する処理を決定する。ここで、感受性特性が「低い」である場合には、ステップＳ３０へ処理を進める。感受性特性が「低くなっている」である場合には、ステップＳ４０へ処理を進める。感受性特性が「高くなっている」である場合には、ステップＳ５０へ処理を進める。感受性特性が「高い」である場合には、ステップＳ６０へ処理を進める。

そして、ステップＳ３０では、検索キーワード変換部１１１は、入力された検索キーワードを、上位概念のキーワードを追加するように変換して、ステップＳ７０へ処理を進める。上位概念のキーワードの追加とは、たとえば、入力された検索キーワードとその上位概念のキーワードとを、ＯＲで結ぶ検索式を作成することにより実現される。

ステップＳ３０の具体的処理内容の一例として、「お菓子の作り方」という文字列が入力された場合について説明する。検索キーワード変換部１１１は、まず、入力された文字列の形態素解析により「お菓子」「作り方」という形態素を取得する。これらの形態素が、入力された検索キーワードとして扱われる。次に、これらの検索キーワードが、キーワード辞書１２３に登録されているか否かを判断する。ここで、「お菓子」は登録されているが、「作り方」は登録されていないとする。検索キーワード変換部１１１は、キーワード辞書１２３に登録されている検索キーワードについて、その上位概念のキーワードを取得する。具体的には、「お菓子」の上位概念のキーワードである「食べ物」を取得する。そして、検索キーワード変換部１１１は、当該上位概念のキーワードを、入力された検索キーワードと組合わせて、検索式を作成する。具体的には、入力された検索キーワード「お菓子」とその上位概念である「食べ物」とをＯＲで結び、そして、入力された残りの検索キーワードである「作り方」とＡＮＤで結ぶ検索式「｛（お菓子）ＯＲ（食べ物）｝ＡＮＤ（作り方）」を作成する。

ステップＳ４０では、検索キーワード変換部１１１は、入力された検索キーワードを、軸の異なるキーワードを追加するように変換して、ステップＳ７０へ処理を進める。軸の異なるキーワードの追加とは、たとえば、入力された検索キーワードと、それとは軸の異なるキーワードとを、ＯＲで結ぶ検索式を作成することにより、実現される。軸の異なるキーワードとは、たとえば、キーワード辞書１２３において、１つ上の階層のキーワードが共通し、かつ、同じ階層における別のキーワードである。表３では、検索キーワード「お菓子」に対して、軸の異なるキーワードは、当該「お菓子」と１つ上の階層（第１階層）のキーワード（食べ物）が共通し、かつ、同じ階層に位置するキーワードである、「料理」または「野菜」等である。

そして、ステップＳ４０では、軸の異なるキーワードの中から、検索キーワードに追加するキーワードが選択される。このキーワードの選択には、ルールが設定されていることが好ましい。設定されているルールとしては、たとえば、各キーワードを意味空間にプロットした場合に、検索キーワードの上位に位置するキーワードとの空間上の距離が最も短いキーワードを選択することが挙げられる。

ステップＳ４０における処理の具体例として、「お菓子の作り方」という文字列が入力された場合について説明する。検索キーワード変換部１１１は、まず、入力された文字列の形態素解析により「お菓子」「作り方」という形態素を取得する。これらの形態素が、入力された検索キーワードとして扱われる。そして、この中で、キーワード辞書１２３に登録されている「お菓子」について、軸の異なるキーワードを取得し、その中から、追加するキーワードを選択する。軸の異なるキーワードの中からのキーワードの選択は、たとえば意味空間における距離が短いものを選択する手法が用いられる。たとえば、「お菓子」に対する軸の異なるキーワード（「料理」「野菜」等）の中で、「料理」が、「お菓子」との間で意味空間における距離の短いキーワードであるとすると、当該「料理」が追加するキーワードとして選択される。そして、検索キーワード変換部１１１は、検索キーワード「お菓子」とそれに対する軸の異なるキーワード「料理」とをＯＲで結び、そして、入力された残りの検索キーワードである「作り方」とＡＮＤで結ぶ検索式「｛（お菓子）ＯＲ（料理）｝ＡＮＤ（作り方）」を作成する。

これにより、ステップＳ４０では、ユーザが入力した検索キーワードを用いた検索で得られる結果よりも広い範囲の情報を検索結果として提供するために、入力された検索キーワードとは異なる軸のキーワードを追加するようにキーワードを変換する（検索式を作成する）。

なお、同様の目的から、ステップＳ４０では、異なる軸のキーワードだけでなく、その上位概念のキーワードが追加されてもよい。この場合、入力された検索キーワード「お菓子」に対して、「料理」だけでなく、「食べ物」も追加されても良い。この場合、作成される検索式は、「｛（お菓子）ＯＲ（食べ物）ＯＲ（料理）｝ＡＮＤ（作り方）」となる。

ステップＳ５０では、検索キーワードの変換が行なわれない。つまり、検索キーワード変換部１１１は、たとえば、入力された文字列の形態素解析の結果得られた形態素をＡＮＤで結んで、検索式を作成する。具体的には、「お菓子の作り方」という文字列が入力された場合、ステップＳ５０では、検索キーワード変換部１１１は、「（お菓子）ＡＮＤ（作り方）」という検索式を作成する。

ステップＳ６０では、検索キーワード変換部１１１は、入力された検索キーワードを、キーワード辞書１２３において当該キーワードの下位概念に位置するキーワードに変換（置換）して、検索式を作成する。下位概念のキーワードが複数位置する場合、予め定められた優先順位で、予め定められた個数のキーワードを選択して、変換する。なお、入力されたキーワードが最下位の概念である場合には、キーワードは変換されなくても良い。

たとえば、「お菓子の作り方」という文字列が入力された場合、入力された検索キーワード「お菓子」がその下位概念のキーワード「昔のお菓子」に変換される。そして、変換されたキーワードが、他の「入力された検索キーワード」とＡＮＤで結ばれて、検索式が作成される。つまり、検索式「（昔のお菓子）ＡＮＤ（作り方）」が作成される。

ステップＳ７０では、検索キーワード変換部１１１は、ステップＳ３０〜ステップＳ６０のいずれかで作成した検索式を、検索部１１２へ出力して、キーワード変換処理を終了する。

＜キーワード変換処理のまとめ＞
以上説明した本実施の形態におけるキーワード変換処理では、検索結果の出力対象のユーザについて決定された集中度に基づき、当該ユーザの感受性特性を取得し（ステップＳ１０）、当該感受性特性に基づいて、検索結果の出力対象であるユーザが入力した検索キーワードを変換する（ステップＳ２０〜ステップＳ６０）。

具体的には、ユーザの感受性が高いときには、些細な情報からも新しい発見が得やすい状態であると考えられるため、入力された検索キーワードは、下位概念のキーワードに変換される。

ユーザの感受性が高くなりつつあるときは、当該ユーザが着眼しているキーワード以外の新しいキーワードに関連した情報を与えられても、与えられた情報に関する発見は得られにくい状態であると考えられる。このため、このようなときには、キーワードは変換されない。

ユーザの感受性が低くなりつつあるときは、ユーザが入力したキーワードから想起される概念よりも広い概念の情報を与えられれば、ユーザは、そのような情報からも新しい発見を得やすい状態であると考えられる。このため、このようなときには、より広い概念のキーワードに関連した情報を与えるべく、軸の異なるキーワードが検索式に追加される。

ユーザの感受性が低いときは、概念的な情報や幅広い情報を与えられることによって、新しい発見を得やすい状態にあると考えられる。したがって、このようなときには、広い概念のキーワードが検索式に追加される。なお、同様の趣旨から、このようなときには、さらに、軸が異なる上位概念のキーワードが追加されても良い。つまり、たとえば、この場合、検索キーワード「お菓子」が入力された場合、作成される検索式は、上位概念のキーワード「食べ物」が追加されて、「（お菓子）ＯＲ（食べ物）」となる。また、さらに、「お菓子」に対して軸の異なる上位概念のキーワード「贈り物」「着るもの」が追加されて、作成される検索式は、「（お菓子）ＯＲ（食べ物）ＯＲ（贈りもの）ＯＲ（着るもの）」となる。

＜集中度の決定に関する変形例＞
本実施の形態では、集中度は、ユーザが入力装置に情報を入力する間隔を用いて決定された。

なお、間隔は、単位時間あたりの平均の時間間隔ではなく、単位時間ごとに、当該単位時間内で発生した操作タイミングの間隔の最短の時間間隔をＴとして、表１を用いた集中度の決定がなされても良い。この場合も、操作の間隔が短いほど、集中度は高いと判断される。

また、集中度は、ユーザの注視点（以下、単に「視点」）を既存の手法で検出し、当該視点の単位時間あたりの移動量に基づいて決定されても良い。この場合に用いられる集中度判断情報１２１の一例を、表４に示す。

表４では、集中度と平均視線移動量ＲＳとが、テーブル形式で関連付けられている。平均視線移動量ＲＳとは、単位時間あたりの視点の移動量である。

表４では、平均視線移動量ＲＳがＲＳ３未満の場合には集中度「１」に対応し、平均視線移動量ＲＳがＲＳ３以上ＲＳ２未満の場合には集中度「２」に対応し、平均視線移動量ＲＳがＲＳ２以上ＲＳ１未満の場合には集中度「３」に対応し、そして、平均視線移動量ＲＳがＲＳ１以上の場合には集中度「４」に対応する。また、上記した距離についての値ＲＳ１，ＲＳ２，ＲＳ３は、「ＲＳ１＞ＲＳ２＞ＲＳ３」の関係にある。

表４に示された例では、単位時間あたりの視点の移動距離が短いほど、集中度が高いとされる。

また、集中度は、ユーザの姿勢の変化（頭部の位置、重心の移動量、等）を既存の手法で検出し、当該姿勢の変化の量に基づいて決定されても良い。この場合に用いられる集中度判断情報１２１の一例を、表５に示す。

表５では、集中度と平均姿勢移動量ＲＰとが、テーブル形式で関連付けられている。平均姿勢移動量ＲＰとは、単位時間あたりのユーザの重心の移動量である。重心の移動量は、たとえば、ユーザの座席の座面の複数の点で圧力を計測し、圧力の分布に基づいて、ユーザの重心点を特定する。そして、当該重心点の単位時間における変化量を算出することにより、求められる。

表５では、平均姿勢移動量ＲＰがＲＰ３未満の場合には集中度「１」に対応し、平均姿勢移動量ＲＰがＲＰ３以上ＲＰ２未満の場合には集中度「２」に対応し、平均姿勢移動量ＲＰがＲＰ２以上ＲＰ１未満の場合には集中度「３」に対応し、そして、平均姿勢移動量ＲＰがＲＰ１以上の場合には集中度「４」に対応する。また、上記した距離についての値ＲＰ１，ＲＰ２，ＲＰ３は、「ＲＰ１＞ＲＰ２＞ＲＰ３」の関係にある。

表５に示された例では、単位時間あたりのユーザの重心位置の移動量が少ないほど、集中度が高いとされる。つまり、ユーザがじっとしている状態にあれば、当該ユーザの集中度は高いとされる。

また、集中度は、ユーザの心拍数を既存の手法で検出し、当該心拍数に基づいて決定されても良い。この場合に用いられる集中度判断情報１２１の一例を、表６に示す。

表６では、集中度と心拍数ＨＲとが、テーブル形式で関連付けられている。
表６では、心拍数ＨＲがＨＲ１以上の場合には集中度「１」に対応し、心拍数ＨＲがＨＲ２以上ＨＲ１未満の場合には集中度「２」に対応し、心拍数ＨＲがＨＲ３以上ＨＲ２未満の場合には集中度「３」に対応し、そして、心拍数ＨＲがＨＲ３未満の場合には集中度「４」に対応する。また、上記した距離についての値ＨＲ１，ＨＲ２，ＨＲ３は、「ＨＲ１＞ＨＲ２＞ＨＲ３」の関係にある。

表６に示された例では、ユーザの心拍数が高いほど、集中度が高いとされる。
＜ユーザの応答に基づく関係記述情報の更新＞
本実施の形態では、ユーザから検索キーワードが入力されると、上記のように検索キーワードを変換して作成された検索式を用いて情報の検索が行なわれ、検索結果が出力される。

なお、出力された検索結果に対してユーザから情報が入力された場合、ユーザ応答入力部１０６は、当該入力された情報を、取得し、情報更新部１０７に出力する。情報更新部１０７は、上記入力された情報に基づいて、関係記述情報１２２の内容を更新する。

更新の態様としては、たとえば、入力された検索キーワードと、検索結果に対してユーザが入力した情報との関係に基づいた更新が挙げられる。たとえば、１回目の検索指示が入力され、当該１回目の検索指示に関連して第１の検索キーワードが入力された際、当該第１の検索キーワード（の上記態様での変換後のキーワード）に基づく検索が実行されて、検索結果が出力される。当該検索結果に対して、２回目の検索を実行する指示が入力され、当該２回目の検索指示に関連して第２の検索キーワード入力されると、当該第２の検索キーワード（の上記態様での変換後のキーワード）に基づく検索が実行される。ここで、第２の検索キーワードが、第１の検索キーワードの上位概念を含む場合には、その時点で当該ユーザに対して決定された集中度に対応する感受性特性を「低い」に変更する。それ以降の検索キーワード変換処理において、上位概念のキーワードが追加される（ステップＳ３０）ようにするためである。

このように関係記述情報１２２の内容が更新されることにより、ユーザによって使用されるほど、関係記述情報１２２における記憶内容をユーザの感受性等の特性が反映されたものとすることができる。これにより、情報提供装置１００によるキーワードの変換が、ユーザの感受性等の特性を反映された態様で実現される。

また、第２の検索キーワードが第１の検索キーワードに対して下位概念のキーワードを含む場合には、その時点で当該ユーザに対して決定された集中度に対応する感受性特性を「高い」に変更する。それ以降の検索キーワード変換処理において、入力された検索キーワードが下位概念のキーワードに置換される（ステップＳ６０）ようにするためである。

この例において、ユーザ応答入力部１０６が取得した情報が、出力された検索結果に対して入力された情報であるか否かは、たとえば、表示制御部１０４が検索結果を表示装置に表示されている期間中に入力された情報であるか否かによって判断される。上記例では、少なくとも２回目の検索指示が表示制御部１０４が検索結果を表示装置に表示されている期間中に入力された場合には、当該２回目の検索指示および当該２回目の検索指示に関連して入力された第２の検索キーワードは、１回目の検索指示に基づく検索結果に対して入力された情報であると判断される。

［第２の実施の形態］
＜機能構成＞
図４は、本発明の情報提供装置の第２の実施の形態の機能構成を示す図である。なお、本実施の形態の情報提供装置のハードウェア構成は、第１の実施の形態の情報提供装置のハードウェア構成と同様とすることができる。

図４を参照して、本実施の形態では、ＣＰＵ１５１の機能として、関係記述情報１２２を作成する情報作成部１０８を含む。情報作成部１０８は、たとえば、ＣＰＵ１５１が所定のプログラムを実行することにより、実現される。また、情報提供装置１００は、ユーザ個人情報データベース（ユーザ個人情報ＤＢ）１２５を含む。ユーザ個人情報ＤＢ１２５は、たとえばデータ記憶部１６２に記憶される。

ユーザ個人情報ＤＢ１２５には、たとえば、ユーザごとに、性別、年齢、血液型、および／または、従事する業務などの、ユーザのプロフィールが記憶されている。

情報作成部１０８は、ユーザごとに、ユーザ個人情報ＤＢ１２５に格納された情報に基づいて、関係記述情報１２２を作成する。

たとえば、情報作成部１０８は、関係記述情報１２２を作成するためのタイプ情報を参照する。タイプ情報の一例を、表７に示す。

表７では、複数のユーザタイプごとに、集中度と感受性特性の組合せが記憶されている。

情報作成部１０８は、ユーザのプロフィール（または、複数のプロフィール項目の組合せ）に基づいて、ユーザごとに、ユーザタイプを決定する。そして、タイプ情報において、各ユーザについて決定したタイプに対応する集中度と感受性特性の組合せを、各ユーザについて設定することにより、関係記述情報１２２を作成する。

ユーザタイプの決定は、たとえば、血液型と性別によって特定される。たとえば、或るユーザが血液型Ｏ型の女性である場合、当該ユーザのユーザタイプが「TYPE 02」に特定されるとする。そして、当該ユーザについては、表７のユーザタイプ「TYPE 02」の集中度と感受性特性の組合せが設定されて、関係記述情報１２２が作成される。

このようにユーザタイプがユーザの個人情報を利用して決定されることに基づいて、関係記述情報１２２が作成されることにより、情報提供装置１００は、ユーザに質問への回答等の作業を要することなく、ユーザに対してカスタマイズされた態様で、キーワード変換を実行できる。

＜関係記述情報作成の変形例＞
本実施の形態では、ユーザ個人情報ＤＢ１２５は、各ユーザについての、集中度が特定された状態でなされた質問に対する回答を記憶する。そして、当該回答についての判定結果に基づいて、感受性特性（たとえば、表２の「高い」「高くなっている」「低くなっている」「低い」）を特定する。そして、特定した感受性特性を、ユーザごとに、その時点での集中度に関連付けて登録することにより、関係記述情報１２２を作成する。

ユーザに出される質問の一例としては、左右で少しだけ異なる絵を用意し、ユーザの集中度を特定できる状態で、異なる箇所を指摘するまでの時間を計測し、時間が短いほど感受性が高いと判断する。

なお、集中度を特定できる状態で、とは、たとえば、ユーザの集中度を特定する指標（視点の位置、姿勢、心拍数等）を測定しながら当該ユーザに質問に回答させることが考えられる。

ユーザの心拍数等から集中度を取得することにより、ユーザの作業を阻害することなくユーザの集中度を取得できる。

また、ユーザに出される質問の他の例としては、ユーザの関心分野を含むアイテム（たとえば、本の題名）を提示し、関心を持ったアイテムを選択させるものであっても良い。提示されるアイテムと選択肢とされる各アイテムとの間で、関連の度合いが予め定められている。そして、提示されたアイテムと選択されたアイテムの、関連の度合いに応じて、ユーザの感受性特性が判断されても良い。

このように、ユーザからの回答に応じて関係記述情報１２２が作成されることにより、情報提供装置１００において、ユーザの感受性等の特性を反映されたキーワード変換を行なうことができる。さらに、情報提供装置１００の使用開始時にこのような態様で関係記述情報１２２が作成されていれば、情報提供装置１００の使用開始時から、ユーザの感受性等の特性が反映されたキーワード変換を実現できる。

また、ユーザに出される質問のさらに他の例としては、たとえばクレペリン（登録商標）検査に用いられる質問内容が挙げられる。クレペリン（登録商標）検査によると、「計算速度」「精力度」「疲労度」「興奮度」「周期性変動」「緊張度」が、判定結果として得られる。本変形例では、ユーザの集中度を特定できる状態で、当該ユーザに、上記質問内容に対して回答させ、ユーザ個人情報ＤＢ１２５は、当該回答結果を記憶する。そして、情報作成部１０８は、当該回答に基づく判定結果から、当該ユーザの感受性特性を特定する。

また、ここでの感受性特性の特定方法は、種々の態様が考えられる。たとえば、精力度が高くかつ疲労度が低い場合には「高い」、精力度が高くかつ疲労度が高い場合には「低くなっている」、精力度が低くかつ疲労度が高い場合には「低い」、精力度が低くかつ疲労度が低い場合には「高くなっている」とする態様が挙げられる。

そして、情報作成部１０８は、当該判定結果から特定された感受性特性を、上記のように特定された「集中度」に関連付けて登録することにより、関係記述情報１２２を作成する。

また、「集中度」についても、上記質問に対する回答から特定しても良い。
さらに、通常作業の中で、想定外のアクションを起こした際に、そのことに気づくまでの時間を計測した結果から感受性を判断してもよい。この場合、たとえば、情報作成部１０８が、ユーザが操作する装置に対して想定外のアクションを起こす。具体的には、たとえば、ユーザが操作するコンピュータのモニタに、メッセージを表示させるアクションが考えられる。そして、当該メッセージを表示させてから当該メッセージに対して情報を入力するまでの時間が「そのことに気づくまでの時間」とされる。これにより、ユーザが特別なテストに回答しなくても、感受性と集中度の関係がわかるようになる。

なお、本変形例によって導出される集中度と感受性特性との関係は、第１の実施の形態または第２の実施の形態において用いられる関係記述情報１２２を補正するのに用いられても、つまり、上記した各例と組合わせて用いられても良い。

［その他の変形例］
以上説明した各実施の形態において用いられた集中度判断情報１２１、関係記述情報１２２、キーワード辞書１２３の各情報は、いずれもテーブル形式のものが例示されたが、本明細書に記載の処理内容を実現するための情報が記憶されていれば、このような記憶態様に限定されない。

また、集中度判断情報１２１および／または関係記述情報１２２の内容は、入力装置１５５に対する入力情報に基づいて、直接的に編集されても良い。この場合、情報提供装置１００を利用するユーザ自身が、自己の感受性等の特性に基づいて入力装置１５５を操作し、集中度判断情報１２１および／または関係記述情報１２２を編集することもできるし、利用するユーザの性格等を良く知る人物が入力装置１５５を操作して編集を行ない、当該ユーザに適したキーワード変換を提供することもできる。このような直接的な編集により、情報提供装置１００の使用開始時から、情報提供装置１００において、ユーザの感受性等の特性を反映されたキーワード変換を行なうことができる。

また、以上説明した各実施の形態では、感受性特性は、大局的な物の見方か、詳細な物の見方かを特定するものと捉えられた。

しかし、感受性特性は、いつもと違うものに関心がいくかどうか、いつもと違うことがしたくなるかどうかを特定するものと捉えることもできる。たとえば、書店で、好きな作家とは異なる作家の本を手に取ったり、違う分野のコーナーに立ち寄ったりすることを感受性が高い、と捉えることである。

感受性特性がこのように捉えられる場合、図３を参照して説明したキーワード変換処理は、図５に示されるように変更される。

図５は、図３の処理の変形例のフローチャートである。
図５に示されたでは、感受性特性が「高い」ときは、自分の関心から離れた情報からも新しい発見が得やすい状態なので、軸の異なるキーワードを追加するように、キーワードが変換される（ステップＳＡ６０）。処理内容は、ステップＳ４０と同様である。なお、この場合、上位階層（上位概念）のキーワードが追加されても良い。この処理内容は、ステップＳ３０と同様である。

感受性特性が「高くなっている」ときは、自分の関心から離れた情報からも新しい発見が得やすい状態なので、広い概念のキーワードで検索した情報を提供するために、上位階層（上位概念）のキーワードを追加するように、キーワードが変換される（ステップＳＡ５０）。この処理内容は、ステップＳ３０と同様である。ただし、追加するキーワードが、軸が異なるものであると、検索結果を与えられても発見が得られない場合があるので、異なる軸のキーワードは追加しない。

感受性特性が「低くなっている」ときは、着眼するキーワード以外の新しい発見が得られにくくなっている状態なので、キーワードは変換しない（ステップＳＡ４０）。この処理内容は、ステップＳ５０と同様である。

感受性特性が「低い」ときは、ユーザが着眼しているキーワード（入力された検索キーワード）による検索結果が与えられも、新しい発見が得られにくい状態にあると考えられる。このような場合には、入力されたキーワードは、下位概念のキーワードに変換される（ステップＳＡ３０）。この処理内容は、ステップＳ６０と同様である。

また、以上説明した各実施の形態において、ユーザが新しい発見を得やすくする等のために、図３または図５に示された感受性特性とキーワードの変換態様の関係は、適宜変更されても良い。

［実施の形態における効果］
以上説明した各実施の形態では、情報提供装置には、あらかじめ各ユーザの集中度に対応した感受性特性が設定される。これにより、ユーザは、情報提供装置１００を使用し始めた時点から、当該ユーザの集中度に合った情報の提供（推薦）を受けることができる。

特に、オフィスでは効率化が求められ、業務効率化のためには集中力を持続させることが重要である。そのため、情報の推薦（提供）においても、ユーザの集中力の持続を可能とすることが要求され、また、状況に応じて必要とされる情報を提供する必要がある。特に企画業務では、必要とされる情報とは気づきを得られる情報＝「未知で関心領域の周辺情報」である。効率化のためには、状況に応じてこの周辺情報を変化させる必要がある。

一方、集中度によって気づきが得られる情報は異なる。たとえば、焦って集中度が低い時には現在の業務に直接関連がない情報を推薦されても気づきに繋がらない。また、集中・発散どちらが気づきを得られるかは、人によって異なる。

効率化のために集中度に応じた情報の推薦（提供）が必要とされる。また、ユーザには集中度が自覚しにくく、さらに、どの集中度でどのような情報に気づきを得られるかはユーザ自身でもわからないという問題もある。

そして、上記した各実施の形態によれば、ユーザごとに、集中度を取得し、当該集中度から感受性特性を決定し、そして、感受性特性に応じて入力された検索キーワードを変換して、情報を提供する。

これにより、各ユーザに、効率よく気づきを得ることができるような情報を提供することができる。

また、第１の実施の形態では、ユーザの感受性特性に応じて、入力された検索キーワードにキーワードの追加または置換という処理を施して検索に利用するか（ステップＳ３０，Ｓ４０，Ｓ６０）、検索キーワードにキーワードの追加または置換という処理を施さずに検索に利用するか（ステップＳ５０）が決定される。

これにより、ユーザの状態に応じて、上記追加または置換の要否を決定できる。具体的には、ユーザの感受性特性が「高くなっている」場合には、当該ユーザは、目の前にあることに集中できている状態と考えられるため、ユーザが入力した検索キーワードに対する追加・置換は行なわない。これに対し、ユーザの感受性特性が「低い」「低くなっている」ときには、ユーザが意図したより広範囲の情報が提供されるように、また、ユーザの感受性特性が「高い」ときには、ユーザが意図したより詳細な情報が提供されるように、検索キーワードの追加・置換が行なわれる。

本実施の形態によれば、ユーザごとに、作業の集中度に対応した感受性が取得され、当該取得された感受性に基づいて、当該ユーザに提供される情報を生成するための検索条件が決定される。

これにより、ユーザごとに、当該ユーザの感受性に対応した態様で、情報が提供される。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。また、本明細書に開示された各実施の形態は、単独でも、また、可能な限り組合わせても、実施されることが意図される。

１００ 情報提供装置、１０１ 推薦情報生成部、１０２ ユーザ情報取得部、１０３ ユーザ集中度判断部、１０４ 表示制御部、１０５ 検索キーワード入力部、１０６ ユーザ応答入力部、１０７ 情報更新部、１０８ 情報作成部、１１１ 検索キーワード変換部、１１２ 検索部、１１３ 検索結果生成部、１２１ 集中度判断情報、１２２ 関係記述情報、１２３ キーワード辞書。

Claims (11)

1. 作業を実行中のユーザに情報を提供するための情報提供装置であって、
   前記作業におけるユーザの集中度を検出するための検出部と、
   ユーザごとに、提供された情報に対する感受性特性と前記集中度との関係を示す情報である関係情報を記憶するための記憶部と、
   前記検出部によって検出された集中度と前記関係情報とに基づいて、前記ユーザの前記感受性特性を取得し、取得された前記感受性特性に基づいて、前記ユーザに提供する情報を生成するための検索条件を決定するための決定部とを備え、
   前記決定部は、
   前記検索条件に利用されるキーワードの入力を受け付け、
   取得された前記感受性特性に基づいて、前記キーワードを変換するか否かを決定する、情報提供装置。
2. 作業を実行中のユーザに情報を提供するための情報提供装置であって、
   前記作業におけるユーザの集中度を検出するための検出部と、
   ユーザごとに、提供された情報に対する感受性特性と前記集中度との関係を示す情報である関係情報を記憶するための記憶部と、
   前記検出部によって検出された集中度と前記関係情報とに基づいて、前記ユーザの前記感受性特性を取得し、取得された前記感受性特性に基づいて、前記ユーザに提供する情報を生成するための検索条件を決定するための決定部とを備え、
   前記感受性特性は、前記ユーザに提供する情報を生成するための検索条件を上位概念化するための情報または下位概念化するための情報を含む、情報提供装置。
3. 前記決定部によって決定された検索条件に基づいて情報を提供するための情報提供部と、
   情報の入力を受け付ける入力部とをさらに備え、
   前記記憶部は、前記情報提供部によって提供された情報に対して前記入力部に入力された情報の内容に基づいて、前記記憶部における前記関係情報の内容を更新する、請求項１または請求項２に記載の情報提供装置。
4. 前記関係情報を作成するための作成部をさらに備える、請求項１〜請求項３のいずれかに記載の情報提供装置。
5. 前記作成部は、質問を出力し、当該質問に対する前記ユーザの回答の入力を受け付け、当該入力された回答の内容に応じて、前記ユーザについての前記関係情報を作成する、請求項４に記載の情報提供装置。
6. 前記記憶部は、前記ユーザの個人情報をさらに記憶し、
   前記作成部は、前記ユーザの個人情報に基づいて、前記ユーザについての前記関係情報を作成する、請求項４に記載の情報提供装置。
7. 前記検出部は、前記ユーザについての、入力装置への入力間隔、視線または姿勢の移動量、もしくは、生体情報の少なくとも１つの情報から、前記ユーザの集中度を検出する、請求項１〜請求項６のいずれかに記載の情報提供装置。
8. コンピュータが実行可能なプログラムを非一時的に記録したコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、前記プログラムは、作業を実行中のユーザに情報を提供するために、前記コンピュータに、
   前記作業におけるユーザの集中度を検出するステップと、
   ユーザごとに、提供された情報に対する感受性特性と前記集中度との関係を示す情報である関係情報を前記記憶装置に記憶するステップと、
   検出された前記集中度と前記関係情報とに基づいて、前記ユーザの前記感受性特性を取得し、取得された前記感受性特性に基づいて、前記ユーザに提供する情報を生成するための検索条件を決定するステップとを実行させ、
   前記決定するステップは、
   前記検索条件に利用されるキーワードの入力を受け付けること、および、
   取得された前記感受性特性に基づいて、前記キーワードを変換するか否かを決定することとを含む、記憶媒体。
9. コンピュータが実行可能なプログラムを非一時的に記録したコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、前記プログラムは、作業を実行中のユーザに情報を提供するために、前記コンピュータに、
   前記作業におけるユーザの集中度を検出するステップと、
   ユーザごとに、提供された情報に対する感受性特性と前記集中度との関係を示す情報である関係情報を前記記憶装置に記憶するステップと、
   検出された前記集中度と前記関係情報とに基づいて、前記ユーザの前記感受性特性を取得し、取得された前記感受性特性に基づいて、前記ユーザに提供する情報を生成するための検索条件を決定するステップとを実行させ、
   前記感受性特性は、前記ユーザに提供する情報を生成するための検索条件を上位概念化するための情報または下位概念化するための情報を含む、記憶媒体。
10. 記憶装置を備え、作業を実行中のユーザに情報を提供するための情報提供装置において実行される情報提供方法であって、
    前記作業におけるユーザの集中度を検出するステップと、
    ユーザごとに、提供された情報に対する感受性特性と前記集中度との関係を示す情報である関係情報を前記記憶装置に記憶するステップと、
    検出された前記集中度と前記関係情報とに基づいて、前記ユーザの前記感受性特性を取得し、取得された前記感受性特性に基づいて、前記ユーザに提供する情報を生成するための検索条件を決定するステップとを備え、
    前記決定するステップは、
    前記検索条件に利用されるキーワードの入力を受け付けること、および、
    取得された前記感受性特性に基づいて、前記キーワードを変換するか否かを決定することとを含む、情報提供方法。
11. 記憶装置を備え、作業を実行中のユーザに情報を提供するための情報提供装置において実行される情報提供方法であって、
    前記作業におけるユーザの集中度を検出するステップと、
    ユーザごとに、提供された情報に対する感受性特性と前記集中度との関係を示す情報である関係情報を前記記憶装置に記憶するステップと、
    検出された前記集中度と前記関係情報とに基づいて、前記ユーザの前記感受性特性を取得し、取得された前記感受性特性に基づいて、前記ユーザに提供する情報を生成するための検索条件を決定するステップとを備え、
    前記感受性特性は、前記ユーザに提供する情報を生成するための検索条件を上位概念化するための情報または下位概念化するための情報を含む、情報提供方法。

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