JP5521549B2 - 通信装置、コミュニケーション分析方法およびコミュニケーション分析プログラム - Google Patents

Description

本発明は、コミュニケーションを分析することができる通信装置、コミュニケーション分析方法およびコミュニケーション分析プログラムに関する。

今日、通信履歴に基づいてコミュニケーションの状況を分析し、ユーザに情報を提供する通信装置が提案されている。

例えば、特許文献１には、ユーザに、多くの人とコミュニケーションするきっかけを、移動体通信を用いて提供する技術が記載されている。

特許文献２には、通信相手に応じて、その相手に最適なアプリケーションプログラムを用いてコミュニケーションを図る技術が記載されている。

特許文献３には、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）において、各ユーザのシステムの利用頻度を向上させることが可能な相性占い機能が記載されている。

特許文献４には、通信相手とユーザ自身との間の通信履歴情報に応じて、表示画面上での相手を表す画像の表示位置を決定することにより、通信を行う可能性が高い通信相手へのアクセスのしやすさを向上させることが記載されている。

特開２００１−２７６４３６号公報 特開２００６−５９１３１号公報 特開２００６−３５０７７９号公報 特開２００７−１２９６０９号公報

しかし、特許文献１〜３に記載された技術では、ユーザが所望のサービスを受けるためには、携帯電話機がサーバ装置と連携する必要がある。このため、携帯電話機がオフラインの時には、サービスを使用することができない。

また、特許文献４に記載された技術では、ユーザが、よく連絡を取っている相手に対しては、さらに連絡を取りやすくなる。しかし、あまり連絡を取っていない相手に対しては、通信相手として選択しにくくなる。このため、その相手とは、ますます連絡を取らなくなる可能性がある。

本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、通信装置がオフラインの場合であっても使用することができ、また、あまり連絡を取っていない相手に対しても連絡を取りやすくする通信装置、コミュニケーション分析方法およびコミュニケーション分析プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、この発明の第１の観点に係る通信装置は、
通信に係るデータから所定の特徴値を抽出する特徴値抽出部と、
前記特徴値抽出部が抽出した特徴値に基づいて、ユーザと通信相手との親密度を通信相手毎に算出する親密度算出部と、
前記親密度算出部が算出した親密度を表示させる制御を実行する表示制御部と、を備え、
前記特徴値抽出部は、あらかじめ登録された相手との通信に係るデータから、所定の特徴値を抽出し、
前記特徴値抽出部は、送受信したメールから、所定の特徴値として添付ファイルの種類を抽出し、
前記親密度算出部は、前記特徴値抽出部が所定の種類の添付ファイルを抽出しない場合に、通信相手毎の親密度を算出する、
ことを特徴とする。
また、この発明の第２の観点に係る通信装置は、
通信に係るデータから所定の特徴値を抽出する特徴値抽出部と、
前記特徴値抽出部が抽出した特徴値に基づいて、ユーザと通信相手との親密度を通信相手毎に算出する親密度算出部と、
前記親密度算出部が算出した親密度を表示させる制御を実行する表示制御部と、
通信装置におけるイベントと、イベントの発生に応じて実行すべき処理を示す処理データとが対応付けられたルール情報を記憶するルールデータベースと、
イベントの発生に応じて、前記ルールデータベースから対応する処理データを抽出する行動制御部と、
を備え、
前記特徴値抽出部および前記親密度算出部は、前記行動制御部が抽出した処理データに基づいて処理を実行する、
ことを特徴とする。

上記目的を達成するため、この発明の第３の観点に係る、コミュニケーション分析方法は、
コンピュータシステムが通信装置における通信に係るデータから所定の特徴値を抽出する特徴値抽出ステップと、
抽出した特徴値に基づいて、前記コンピュータシステムがユーザと通信相手との親密度を通信相手毎に算出する親密度算出ステップと、
算出した親密度を表示させる制御を前記コンピュータシステムが実行する表示制御ステップと、を備え、
前記特徴値抽出ステップでは、あらかじめ登録された相手との通信に係るデータから、前記コンピュータシステムが所定の特徴値を抽出し、
前記特徴値抽出ステップでは、送受信したメールから、所定の特徴値として添付ファイルの種類を前記コンピュータシステムが抽出し、
前記親密度算出ステップでは、前記特徴値抽出ステップで所定の種類の添付ファイルを抽出しない場合に、前記コンピュータシステムが通信相手毎の親密度を算出する、
ことを特徴とする。
また、この発明の第４の観点に係る、コミュニケーション分析方法は、
コンピュータシステムが通信装置における通信に係るデータから所定の特徴値を抽出する特徴値抽出ステップと、
抽出した特徴値に基づいて、前記コンピュータシステムがユーザと通信相手との親密度を通信相手毎に算出する親密度算出ステップと、
算出した親密度を表示させる制御を前記コンピュータシステムが実行する表示制御ステップと、
該通信装置におけるイベントと、イベントの発生に応じて実行すべき処理を示す処理データとが対応付けられたルール情報を記憶するルールデータベースから、イベントの発生に応じて、対応する処理データを前記コンピュータシステムが抽出する行動制御ステップと、を備え、
前記特徴値抽出ステップおよび前記親密度算出ステップでは、前記行動制御ステップで抽出した処理データに基づいて、前記コンピュータシステムが処理を実行する、
ことを特徴とする。

上記目的を達成するため、この発明の第５の観点に係る、コミュニケーション分析プログラムは、
コンピュータに、
該コンピュータの通信に係るデータから所定の特徴値を抽出する特徴値抽出処理と、
抽出した特徴値に基づいて、ユーザと通信相手との親密度を通信相手毎に算出する親密度算出処理と、
算出した親密度を表示させる制御を実行する表示制御処理と、を実行させ、
前記特徴値抽出処理では、あらかじめ登録された相手との通信に係るデータから、所定の特徴値を抽出し、
前記特徴値抽出処理では、送受信したメールから、所定の特徴値として添付ファイルの種類を抽出し、
前記親密度算出処理では、前記特徴値抽出処理で所定の種類の添付ファイルを抽出しない場合に、通信相手毎の親密度を算出する、
ことを特徴とする。
また、この発明の第６の観点に係る、コミュニケーション分析プログラムは、
コンピュータに、
該コンピュータの通信に係るデータから所定の特徴値を抽出する特徴値抽出処理と、
抽出した特徴値に基づいて、ユーザと通信相手との親密度を通信相手毎に算出する親密度算出処理と、
算出した親密度を表示させる制御を実行する表示制御処理と、
該コンピュータにおけるイベントと、イベントの発生に応じて実行すべき処理を示す処理データとが対応付けられたルール情報を記憶するルールデータベースから、イベントの発生に応じて、対応する処理データを抽出する行動制御処理と、を実行させ、
前記特徴値抽出処理および前記親密度算出処理では、前記行動制御処理で抽出した処理データに基づいて処理を実行する、
ことを特徴とする。

本発明によれば、通信装置がオフラインの場合であっても、親密度を通信装置に表示させることができる。

コミュニケーション分析システムの概要を示す説明図である。 コミュニケーション分析システムを備える携帯端末の構成例を示すブロック図である。 コミュニケーション分析システムの構成例を示す機能ブロック図である。 基礎データおよび評価値算出データを記憶させる処理の例を示すフローチャートである。 親密度を表示させる処理の例を示すフローチャートである。 コミュニケーション分析システムの最小の構成例を示す機能ブロック図である。

符号の説明

１０ 携帯電話機
１１ ＣＰＵ
１２ 記憶部
１３ 無線通信部
１４ 音声信号処理部
１５ スピーカ
１６ マイク
１７ 表示部
１０１ コミュニケーション分析エンジン
１１０ 行動制御部
１２０ 履歴活用部
１２１ 特徴値抽出部
１２２ 親密度算出部
１３１ 表示制御部
１３０ コミュニケーション表示ツール
１５１ ルールＤＢ
１５２ 操作履歴ＤＢ

以下、本発明に係る通信装置を携帯電話機とし、携帯電話機に内蔵されるコミュニケーション分析システムについて、図面を参照して説明する。

図１は、本実施形態による携帯電話機１０に内蔵されるコミュニケーション分析システムの概要を示す説明図である。

携帯電話機１０は、通話する機能とメールを送受信する機能を備え、さらに、コミュニケーション分析システムを有する。「コミュニケーションの分析」とは、例えば、携帯電話機１０における、メールの送受信履歴等の通信に係るデータを分析して、通信相手との親密度（後述）を算出することにより、通信相手とのコミュニケーション状況を明らかにすることである。

コミュニケーション分析システムは、コミュニケーション分析エンジン１０１と、コミュニケーション表示ツール１３０とを備える。コミュニケーション分析エンジン１０１は、例えば、メールの内容や履歴に基づいてメールを送受信した相手との親密度を計算して、コミュニケーション表示ツール１３０を通じてユーザに確認できるようにする。コミュニケーション表示ツール１３０は、親密度に基づいて、電話帳に登録されている通信相手のうち、親密な相手ほど近い距離で表現し、疎遠な相手ほど遠い距離で表現する。コミュニケーション分析システムは、例えば、ユーザがいつも連絡を取り合っている相手となかなか会えない時でも、相手との繋がりを感じ取ることができ、逆に連絡を取れていない相手に対して、その相手に連絡を取るきっかけを提供する。

行動制御部１１０は、イベントの発生に応じて、ルールＤＢ（Data Base）１５１を検索し、発生したイベントに対して履歴活用部１２０が実行すべき処理の内容を示す情報を抽出して、これを履歴活用部１２０に出力する。例えば、行動制御部１１０は、「メールの送受信」というイベントや「コミュニケーション表示ツール１３０の起動」というイベントが発生した場合に、「実行すべき処理の内容」を示す情報を抽出し、抽出した「実行すべき処理の内容」を履歴活用部１２０に出力する。履歴活用部１２０が実行すべき処理については後述する。

履歴活用部１２０は、行動制御部１１０から出力された内容に基づいた処理を実行する。

例えば、「メールの送受信」というイベントが発生した場合、履歴活用部１２０は、送信または受信されたメールから所定の特徴を示す値を抽出し、これを基礎データとして操作履歴ＤＢ１５２に記憶させる。さらに、履歴活用部１２０は、基礎データに基づいて通信相手毎の親密度を算出し、これを評価値算出データとして操作履歴ＤＢ１５２に記憶させる。

また、例えば、「コミュニケーション表示ツールの起動」というイベントが発生した場合、履歴活用部１２０は、操作履歴ＤＢ１５２が記憶する評価値算出データを抽出して、これをコミュニケーション表示ツール１３０に出力する。

コミュニケーション表示ツール１３０は、ユーザの操作に基づいて起動する。コミュニケーション表示ツール１３０は、履歴活用部１２０が抽出した評価値算出データに基づいて、通信相手毎の親密度をユーザが視覚的に確認できるように、親密度を表示制御する。

ルールＤＢ１５１は、携帯電話機１０の機能によって生じる「イベント」と、履歴活用部１２０が実行すべき処理の内容を示す「アクション」と、を対応付けたルール情報を記憶するデータベースである。ルール情報には、例えば、コミュニケーション分析が行われるか否かを示す情報なども含まれる。

操作履歴ＤＢ１５２は、基礎データ、評価値算出データおよび過去の評価値算出データを記憶するデータベースである。基礎データは、評価値算出データを求めるための基礎となるデータである。評価値算出データは、基礎データに基づいて算出されるデータである。過去の評価値算出データは、評価値算出データに基づいて、所定の期間毎に昇順・降順にソートされたデータである。基礎データ、評価値算出データおよび過去の評価値算出データの詳細については、後述する。

次に、携帯電話機１０の基本構成を説明する。
携帯電話機１０は、図２に示すように、ＣＰＵ１１、記憶部１２、無線通信部１３、音声信号処理部１４、スピーカ１５、マイク１６、表示部１７、操作部１８を備える。

ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１は、記憶部１２内の各種のプログラムに応じて携帯電話機１０の全体を制御する中央演算処理装置である。本実施形態においては、ＣＰＵ１１は、図３と図６を参照して後述する各機能を実現し、図４と図５を参照して説明する各ステップを実行する。

記憶部１２は、プログラム領域とデータ領域とを有する。プログラム領域には、後述する図４及び図５に示す動作手順に応じて本実施形態を実現するためのプログラムが格納されている。データ領域には、後述するルールＤＢ１５１、操作履歴ＤＢ１５２が格納される。

無線通信部１３は、無線部、ベースバンド部などを備える。無線通信部１３は、最寄りの基地局との間でデータの送受信を行う。

音声信号処理部１４は、通話時に、無線通信部１３から受信信号を受け取り、受信信号から受信ベースバンド信号を復調し、音声信号処理部１４を介してスピーカ１５から音声を出力する。また、音声信号処理部１４は、マイク１６からの入力音声データを取り込み、送信ベースバンド信号に符号化し、無線通信部１３を介してアンテナから出力する。

表示部１７は、高精細液晶あるいは有機ＥＬ（Organic Electro-Luminescence）などを使用した表示画面（長方形画面）を備え、ＣＰＵ１１からの指示に応じて制御し、データや画像を表示する。
操作部１８は、ダイヤル入力、文字入力、コマンド入力などを行う。

図１を参照して説明したコミュニケーション分析システム１００は、図３に示すように、行動制御部１１０と、特徴値抽出部１２１と、親密度算出部１２２と、表示制御部１３１と、ルールＤＢ登録部１４０と、ルールＤＢ１５１と、操作履歴ＤＢ１５２と、を備える。特徴値抽出部１２１および親密度算出部１２２は、主に、図１に示す履歴活用部１２０、図２に示すＣＰＵ１１及び記憶部１２によって実現される。表示制御部１３１は、図１に示すコミュニケーション表示ツール１３０、図２に示すＣＰＵ１１及び表示部１７によって実現される。

コミュニケーション分析システム１００を構成する各構成要素の機能を携帯電話機１０に実現させるプログラムは、具体的には、携帯電話機１０に搭載される記憶部１２のプログラム格納領域に記憶される。コミュニケーション分析システム１００を構成する各構成要素、すなわち、行動制御部１１０、特徴値抽出部１２１、親密度算出部１２２、表示制御部１３１およびルールＤＢ登録部１４０は、ＣＰＵ１１が実行するプログラムによって実現される。また、ルールＤＢ１５１および操作履歴ＤＢ１５２は、記憶部１２のデータ格納領域に記憶される。

特徴値抽出部１２１は、行動制御部１１０が出力したルール情報に基づいて、電話帳に登録された相手と送受信されたメールの内容から所定の特徴を示す値を抽出する。

親密度算出部１２２は、特徴値抽出部１２１が抽出した所定の特徴を示す値を、基礎データとして操作履歴ＤＢ１５２に記憶させる。

基礎データは、電話帳に登録されている相手を対象に送受信されたメールに含まれる所定の特徴を示す値の累積値と、電話帳に登録されている相手とを対応付けた情報を含んでいる。基礎データは、例えば、特徴を示す値として、メールを送受信した時間帯、曜日、所定時間内における送受信の回数（頻度）、顔文字・絵文字の使用数、メールの種類、通信時間、通信時間帯等を含む情報である。なお、メールの種類とは、例えば、テキストメールであるかｈｔｍｌメールであるかの区分や、写真等のファイルが添付されているか否かの区分等の情報である。

親密度算出部１２２は、送信メールの宛先ユーザまたは受信メールの送信元ユーザごとに、既に操作履歴ＤＢ１５２に記憶されている基礎データの値と、特徴値抽出部１２１が抽出した所定の特徴を示す値とを累積した累積値を算出して、これに基づいて基礎データを上書きして操作履歴ＤＢ１５２に記憶させる。履歴活用部１２０は、抽出した特徴を示す値に所定の重み付けを行った上で累積値を算出してもよい。

親密度算出部１２２は、送信または受信されたメールの種類が、所定のドキュメントファイルや表計算データ等が添付されたメールに区分される場合には、業務関係のメールとしてコミュニケーション分析の対象外としてもよい。そのようにすれば、私的な相手についてのみ、コミュニケーション分析が可能となる。

評価値算出データは、例えば、通信相手毎の親密度を示す情報である。親密度算出部１２２は、同一の通信相手に対応する評価値算出データとして、送信メールの宛先ユーザに対応付けられた基礎データと、受信メールの送信元ユーザに対応付けられた基礎データとに基づいて親密度を算出し、操作履歴ＤＢ１５２に記憶させる。親密度算出部１２２は、例えば、送信メールの宛先ユーザに対応付けられた基礎データと、受信メールの送信元ユーザに対応付けられた基礎データとに対し、所定の重み付けを行って親密度を算出してもよい。

また、親密度算出部１２２は、定期的に評価値算出データを評価（親密度）の高い順にソートし、これを過去の評価値算出データとして操作履歴ＤＢ１５２に記憶させる。例えば、親密度算出部１２２は、１週間毎に評価値算出データを評価の高い順にソートして親密度の高い通信相手順に並び替え、これを週ごとの過去の評価値算出データとして、操作履歴ＤＢ１５２に記憶させる。なお、親密度算出部１２２は、評価値算出データを、降順・昇順のいずれの方法でソートしてもよい。

親密度算出部１２２は、評価値算出データを所定の期間毎に所定の割合を乗じて上書きする。例えば、所定の時間が経過すると、親密度算出部１２２は、減衰率（所定の割合）を用いて時間経過による親密度の変化を反映させて、親密度が低くなるようにしてもよい。

また、親密度算出部１２２は、行動制御部１１０が出力したルール情報に基づいて、操作履歴ＤＢ１５２が記憶しているソートされた過去の評価値算出データを抽出し、表示制御部１３１に出力する。

表示制御部１３１は、親密度算出部１２２が抽出した過去の評価値算出データに基づいて、通信相手毎の親密度を示す情報（コミュニケーション情報）を表示制御する。

ルールＤＢ登録部１４０は、ユーザからの操作の内容に基づいて、ルール情報を設定して、これをルールＤＢ１５１に登録する。例えば、ルールＤＢ登録部１４０は、ユーザ毎に適切にコミュニケーション分析できるようなシナリオをルール情報として設定することができる。

次に、図４および図５を参照して、本実施形態に係るコミュニケーション分析の動作を説明する。以下、ルールＤＢ１５１に、イベントが「メールの送受信」、アクションが「電話帳に登録されているメールアドレスを対象に、基礎データおよび評価値算出データを操作履歴ＤＢ１５２に記憶させる処理の実行」を示すルール情報と、イベントが「コミュニケーション表示ツール１３０の起動」、アクションが「評価値算出データに基づいて、通信相手毎の親密度を出力する処理の実行」を示すルール情報とがそれぞれ記憶されている場合を例にして説明する。ルール情報は、ユーザからの操作を通じてルールＤＢ登録部１４０によって設定され、ルールＤＢ１５１に登録される。

まず、基礎データおよび評価値算出データを記憶させる処理について説明する。図４は、基礎データおよび評価値算出データを記憶させる処理の一例を示すフローチャートである。

イベントが発生すると、行動制御部１１０は、ルールＤＢ１５１を検索し、発生したイベントに対応するルール情報を抽出して特徴値抽出部１２１に出力する（ステップＳ１）。以下、ユーザαが所有する携帯電話機１０の電話帳に、親しい友人β、γが登録されているとする。また、ユーザαは、友人βとは毎日メールの送受信を行い、友人γとは週に１，２回メールの送受信を行っているとする。例えば、ユーザαが友人βにメールの送信を行うと、行動制御部１１０は、ルールＤＢ１５１を検索し、イベント「メールの送受信」に対応し、アクションが「電話帳に登録されているメールアドレスを対象に、基礎データおよび評価値算出データを操作履歴ＤＢ１５２に記憶させる処理の実行」を示すルール情報を抽出する。

特徴値抽出部１２１は、行動制御部１１０が出力したルール情報に基づいて、以下の処理を実行する。例えば、特徴値抽出部１２１は、送信されたメールの宛先が電話帳に登録されている場合に、送信されたメールの内容から、メールの種類、顔文字・絵文字の使用数等の所定の特徴を示す値を抽出する（ステップＳ２）。

親密度算出部１２２は、例えば、メールの宛先である友人βに対応付けられた基礎データが、既に操作履歴ＤＢ１５２に記憶されている場合は、ステップＳ２で特徴値抽出部１２１が抽出した値と、既に記憶されている基礎データの値とを累積させた累積値を算出し、基礎データを上書きして操作履歴ＤＢ１５２に記憶させる（ステップＳ３）。なお、送信メールの宛先である友人βに対応付けられた基礎データが操作履歴ＤＢ１５２に記憶されていない場合は、新規に操作履歴ＤＢ１５２に記憶させればよい。

次に、親密度算出部１２２は、例えば、同一の通信相手βに対応する評価値算出データとして、送信メールの宛先である友人βに対応付けられた基礎データと、受信メールの送信元である友人βに対応付けられた基礎データとに基づいて親密度を算出し、これを評価値算出データとして操作履歴ＤＢ１５２に記憶させる（ステップＳ４）。ここで、親密度算出部１２２は、例えば、送信メールの宛先である友人βに対応付けられた基礎データの値を１０倍し、受信メールの送信元である友人βに対応付けられた基礎データの値を５倍するなどの所定の重み付けをして、これに基づいて親密度を算出してもよい。

次に、親密度を表示させる処理について説明する。図５は、親密度を表示させる処理の例を示すフローチャートである。以下、ユーザαは、最近の２週間、友人βと毎日メールを送受信していたが、友人γとは無意識にメールを送受信していなかったとする。

親密度算出部１２２は、定期的に評価値算出データを評価（親密度）の高い順にソートし、これを過去の評価値算出データとして操作履歴ＤＢ１５２に記憶させる（ステップＳ１１）。例えば、親密度算出部１２２は、１週間毎に評価値算出データをソートし、ある週の評価値算出データとして、親密度の高い順（例えば、友人β、γの順）にソートされた評価値算出データを操作履歴ＤＢ１５２に記憶させる。

イベントが発生すると、行動制御部１１０は、ルールＤＢ１５１を検索し、発生したイベントに対応するルール情報を抽出して親密度算出部１２２に出力する（ステップＳ１２）。例えば、ユーザαがコミュニケーション表示ツールを起動すると、行動制御部１１０は、ルールＤＢ１５１を検索し、イベント「コミュニケーション表示ツールの起動」に対応するルール情報として、アクションが「評価値算出データに基づいて、通信相手毎の親密度を出力する処理の実行」であるルール情報を抽出する。

親密度算出部１２２は、行動制御部１１０が出力したルール情報に基づいて、操作履歴ＤＢ１５２が記憶するソートされた評価値算出データを抽出し、表示制御部１３１に出力する（ステップＳ１３）。ここで、親密度算出部１２２は、ユーザによって指定された時期の評価値算出データを抽出する。例えば、親密度算出部１２２は、ユーザの指定により、最近１週間の評価値算出データや、２週間前の評価値算出データ等を抽出する。

表示制御部１３１は、出力された評価値算出データに基づいて、通信相手毎の親密度を示す情報をディスプレイ装置などの表示装置に表示させる制御を実行する（ステップＳ１４）。なお、表示制御部１３１は、ユーザと特定の相手との現在や過去における親密度を時間軸で示すように表示を制御してもよい。

また、表示制御部１３１は、親密度を距離で表すようにして、これを表示装置に表示させることが好ましい。例えば、表示制御部１３１は、ユーザαの表示位置と友人βの表示位置との距離が近くなるように表示装置に表示する。また、表示制御部１３１は、ユーザαの表示位置と友人γの表示位置との距離が友人βとの距離よりも遠くなるように表示装置に表示する。上記の例では、ユーザαは、友人βとの距離は近いが、友人γとの距離は遠ざかっていることを確認できる。そのため、ユーザαは、友人γとメールのやりとりをしていなかったことに気付くことができ、友人γにメールを送るきっかけを得ることができる。

以上に説明したように、本実施形態によれば、ユーザ毎に特定の通信相手との親密度が通知される。そのため、いつも連絡している仲間になかなか会えない時でも、ユーザは仲間と繋がっている感覚を確認できたり、連絡を取れていない仲間に対しても連絡を取るきっかけがユーザに与えられる。また、自分と特定の相手との現在や過去における親密度の変化を時間軸で確認することができる。

また、降順・昇順にソートされた評価値を評価値算出データとして記憶することから、親密度を表示する際に、携帯電話機に搭載されたＣＰＵ等の限られた資源を効率的に使用することができる。

メールを用いたコミュニケーション分析では、携帯電話機の電話帳に登録された相手とのメールのやり取りが対象となる。また、所定のドキュメントが添付された仕事に関係するメールを、コミュニケーション分析の対象外としている。そのため、特定の相手との間でやり取りされる、仕事以外のメールのみがコミュニケーション分析の対象となる。

また、ユーザは、携帯電話機において生じた事象であるイベントに対応させて、携帯電話機が実行すべき処理を示す所定のアクションを、ルール情報として設定することができる。そのため、ユーザ毎に適切なコミュニケーション分析を行うことができる。

なお、上記の実施形態では、メールの送受信に応じてコミュニケーション分析を行う場合を例示したが、携帯電話機での通話に応じてコミュニケーション分析を行ってもよい。その場合、携帯電話機が有するコミュニケーション分析エンジンは、例えば、通話回数、通話時間、発着信履歴に基づいて親密度を算出する。また、携帯電話機のメニュー機能の利用頻度に基づいて、選択されたメニューの分析を行い、表示させてもよい。

図６は、コミュニケーション分析システムの最小の構成例を示す機能ブロック図である。図６に例示するコミュニケーション分析システム１００は、特徴値抽出部１２１と、親密度算出部１２２と、表示制御部１３１とを備える。

特徴値抽出部１２１は、メールや通話履歴等の携帯電話機１０における通信に係るデータから、所定の特徴を示す値を抽出する。

親密度算出部１２２は、特徴値抽出部１２１が抽出した所定の特徴を示す値に基づいて、ユーザと通信相手との親密度（評価値算出データ）を通信相手毎に算出する。

表示制御部１３１は、親密度算出部１２２によって算出された親密度に基づいて、ユーザが視覚的に親密度を確認できるように表示を制御する。

なお、上記に示した実施形態では、以下の（１）〜（７）に示すような特徴的構成を備えた携帯端末装置が示されている。

（１）携帯電話機における通信に係るデータから所定の特徴値を抽出する特徴値抽出部（例えば、特徴値抽出部１２１によって実現される）と、特徴値抽出部が抽出した特徴値に基づいて、ユーザと通信相手との親密度を通信相手毎に算出する親密度算出部（例えば、親密度算出部１２２によって実現される）と、親密度算出部が算出した親密度を表示させる制御を実行する表示制御部（例えば、表示制御部１３１によって実現される）とを備えたことを特徴とする携帯電話機。

（２）親密度算出部が算出した親密度を記憶する履歴データベース（例えば、操作履歴ＤＢ１５２によって実現される）を備え、親密度算出部は、履歴データベースが記憶する親密度を所定の期間毎に所定の割合を乗じて更新する携帯電話機。そのように構成された携帯電話機は、時間の経過による親密度の変化を反映させることができる。

（３）特徴値抽出部は、携帯電話機にあらかじめ登録された相手との通信に係るデータから、所定の特徴値を抽出する携帯電話機。そのように構成された携帯電話機は、特定の仲間とのコミュニケーション状況を分析することができる。

（４）特徴値抽出部は、携帯電話機において送受信したメールから、所定の特徴値として添付ファイルの種類を抽出し、親密度算出部は、特徴値抽出部が所定の種類の添付ファイルを抽出しない場合に、通信相手毎の親密度を算出する携帯電話機。そのように構成された携帯電話機は、仕事関係のメールをコミュニケーション分析の対象外とすることができる。

（５）親密度算出部は、算出した親密度を所定の期間毎にソートしてデータベースに記憶させ、表示制御部は、履歴データベースが記憶するソートされた親密度を表示させる制御を実行する携帯電話機。そのように構成された携帯電話機は、親密度を表示する際に、携帯電話機に搭載されたＣＰＵ等の限られた資源を効率的に使用することができる。

（６）携帯電話機におけるイベントと、イベントの発生に応じて実行すべき処理を示す処理データとが対応付けられたルール情報を記憶するルールデータベース（例えば、ルールＤＢ１５１によって実現される）と、イベントの発生に応じて、ルールデータベースから対応する処理データを抽出する行動制御部（例えば、行動制御部１１０によって実現される）とを備え、特徴値抽出部および親密度算出部は、行動制御部が抽出した処理データに基づいて処理を実行する携帯電話機。そのように構成された携帯電話機は、適切なコミュニケーション分析を行うことができる。

（７）ルールデータベースにルール情報を登録可能なルールデータベース登録部（例えば、ルールＤＢ登録部１４０によって実現される）を備えた携帯電話機。そのように構成された携帯電話機は、コミュニケーション分析をユーザ毎に適切に行うことができる。

なお、この発明は、上記実施の形態に限定されず、種々の変形と応用が可能である。例えば、携帯電話機を例に発明を説明したが、通信機能を備えているならば、ＰＤＡ（Personal Data Assistance)，パーソナルコンピュータ等の携帯端末にも同様に適用可能である。また、固定電話等の設置型の通信端末・通信装置にも適用可能である。

また、通信機能を備えるコンピュータに上述のコミュニケーション分析システムの動作を実行させるプログラムを記録媒体などに格納して配布などしてもよい。

本出願は、２００７年８月１３日に出願された日本国特許出願特願２００７−２１０７４６号に基づく。本明細書中に、それらの明細書、特許請求の範囲、図面全体を参照として取り込むものとする。

本発明は、通信装置を用いたコミュニケーションの状況を分析するために効果的に利用される。

Claims (9)

1. 通信に係るデータから所定の特徴値を抽出する特徴値抽出部と、
   前記特徴値抽出部が抽出した特徴値に基づいて、ユーザと通信相手との親密度を通信相手毎に算出する親密度算出部と、
   前記親密度算出部が算出した親密度を表示させる制御を実行する表示制御部と、を備え、
   前記特徴値抽出部は、あらかじめ登録された相手との通信に係るデータから、所定の特徴値を抽出し、
   前記特徴値抽出部は、送受信したメールから、所定の特徴値として添付ファイルの種類を抽出し、
   前記親密度算出部は、前記特徴値抽出部が所定の種類の添付ファイルを抽出しない場合に、通信相手毎の親密度を算出する、
   ことを特徴とする通信装置。
2. 通信に係るデータから所定の特徴値を抽出する特徴値抽出部と、
   前記特徴値抽出部が抽出した特徴値に基づいて、ユーザと通信相手との親密度を通信相手毎に算出する親密度算出部と、
   前記親密度算出部が算出した親密度を表示させる制御を実行する表示制御部と、
   通信装置におけるイベントと、イベントの発生に応じて実行すべき処理を示す処理データとが対応付けられたルール情報を記憶するルールデータベースと、
   イベントの発生に応じて、前記ルールデータベースから対応する処理データを抽出する行動制御部と、
   を備え、
   前記特徴値抽出部および前記親密度算出部は、前記行動制御部が抽出した処理データに基づいて処理を実行する、
   ことを特徴とする通信装置。
3. 前記ルールデータベースにルール情報を登録可能なルールデータベース登録部を備えた請求項２記載の通信装置。
4. 前記親密度算出部が算出した親密度を記憶する履歴データベースを備え、
   前記親密度算出部は、前記履歴データベースが記憶する親密度を所定の期間毎に所定の割合を乗じて更新する、
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の通信装置。
5. 前記親密度算出部は、算出した親密度を所定の期間毎にソートして履歴データベースに記憶させ、
   前記表示制御部は、前記履歴データベースが記憶するソートされた親密度を表示させる制御を実行する、
   ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の通信装置。
6. コンピュータシステムが通信装置における通信に係るデータから所定の特徴値を抽出する特徴値抽出ステップと、
   抽出した特徴値に基づいて、前記コンピュータシステムがユーザと通信相手との親密度を通信相手毎に算出する親密度算出ステップと、
   算出した親密度を表示させる制御を前記コンピュータシステムが実行する表示制御ステップと、を備え、
   前記特徴値抽出ステップでは、あらかじめ登録された相手との通信に係るデータから、前記コンピュータシステムが所定の特徴値を抽出し、
   前記特徴値抽出ステップでは、送受信したメールから、所定の特徴値として添付ファイルの種類を前記コンピュータシステムが抽出し、
   前記親密度算出ステップでは、前記特徴値抽出ステップで所定の種類の添付ファイルを抽出しない場合に、前記コンピュータシステムが通信相手毎の親密度を算出する、
   ことを特徴とするコミュニケーション分析方法。
7. コンピュータシステムが通信装置における通信に係るデータから所定の特徴値を抽出する特徴値抽出ステップと、
   抽出した特徴値に基づいて、前記コンピュータシステムがユーザと通信相手との親密度を通信相手毎に算出する親密度算出ステップと、
   算出した親密度を表示させる制御を前記コンピュータシステムが実行する表示制御ステップと、
   該通信装置におけるイベントと、イベントの発生に応じて実行すべき処理を示す処理データとが対応付けられたルール情報を記憶するルールデータベースから、イベントの発生に応じて、対応する処理データを前記コンピュータシステムが抽出する行動制御ステップと、を備え、
   前記特徴値抽出ステップおよび前記親密度算出ステップでは、前記行動制御ステップで抽出した処理データに基づいて、前記コンピュータシステムが処理を実行する、
   ことを特徴とするコミュニケーション分析方法。
8. コンピュータに、
   該コンピュータの通信に係るデータから所定の特徴値を抽出する特徴値抽出処理と、
   抽出した特徴値に基づいて、ユーザと通信相手との親密度を通信相手毎に算出する親密度算出処理と、
   算出した親密度を表示させる制御を実行する表示制御処理と、を実行させ、
   前記特徴値抽出処理では、あらかじめ登録された相手との通信に係るデータから、所定の特徴値を抽出し、
   前記特徴値抽出処理では、送受信したメールから、所定の特徴値として添付ファイルの種類を抽出し、
   前記親密度算出処理では、前記特徴値抽出処理で所定の種類の添付ファイルを抽出しない場合に、通信相手毎の親密度を算出する、
   ことを特徴とするコミュニケーション分析プログラム。
9. コンピュータに、
   該コンピュータの通信に係るデータから所定の特徴値を抽出する特徴値抽出処理と、
   抽出した特徴値に基づいて、ユーザと通信相手との親密度を通信相手毎に算出する親密度算出処理と、
   算出した親密度を表示させる制御を実行する表示制御処理と、
   該コンピュータにおけるイベントと、イベントの発生に応じて実行すべき処理を示す処理データとが対応付けられたルール情報を記憶するルールデータベースから、イベントの発生に応じて、対応する処理データを抽出する行動制御処理と、を実行させ、
   前記特徴値抽出処理および前記親密度算出処理では、前記行動制御処理で抽出した処理データに基づいて処理を実行する、
   ことを特徴とするコミュニケーション分析プログラム。

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