JP5800184B2 - 情報処理システム、ユーザの行動促進方法、情報処理装置及びその制御方法と制御プログラム - Google Patents
情報処理システム、ユーザの行動促進方法、情報処理装置及びその制御方法と制御プログラム Download PDFInfo
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本発明は、ネットワークを通じてユーザの行動促進を図る技術に関する。
ユーザの行動を促進するシステムとしては、その１つとして行動結果を評価してユーザにフィードバック情報を与える仕組みが提案されている。たとえば、ユーザの社会行動である省エネ行動を考えると、特許文献１においては、テナントビルのテナント単位での消費電力削減量やゴミ削減量を総合してエコポイントに換算し、そのエコポイントを金銭的なインセンティブとしてユーザにフィードバックする。また、特許文献２においては、省エネ行動の他の例として、運転中の車速情報を監視して、走行速度や走行距離に応じたエコポイントを算出して、運転手に付与する。
一方、ユーザの意識調査やユーザの行動傾向をアンケートに基づいて推測することが行なわれている。たとえば、非特許文献１においては、アンケートに基づき、利己的動機を持つ人と利他的動機を持つ人の土木計画での報酬に基づく行動が分析されている。
内発的動機に基づく協力行動：社会調査における報酬の功罪、土木計画学研究・論文集、19, (1), pp.137-144, 2002
しかしながら、上記従来技術では、どのユーザに対してもあらかじめ定めた情報をフィードバックするのみであり、ユーザに応じたフィードバックは考慮されていない。したがって、ユーザの行動を検知しながら、その検知結果からユーザの特性を分析してユーザ特性に応じた行動促進を行なうということができなかった。
本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。
上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理システムは、
ユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を収集し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定手段と、
促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を蓄積するユーザ行動蓄積手段と、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報をユーザに報知するユーザ行動促進手段と、
前記ユーザ行動促進手段による前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定手段と、
を備え、
前記促進効果判定手段は、前記ユーザ行動促進手段が報知した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積手段が蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進手段は、前記促進効果判定手段が前記促進対象のユーザ行動の促進効果が無いと判定した場合、前記ユーザ特性推定手段が判定した前記ユーザの特性に基づいて、既にユーザに報知した行動促進情報と異なる行動促進情報を生成してユーザに報知することを特徴とする。
ユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を収集し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定手段と、
促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を蓄積するユーザ行動蓄積手段と、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報をユーザに報知するユーザ行動促進手段と、
前記ユーザ行動促進手段による前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定手段と、
を備え、
前記促進効果判定手段は、前記ユーザ行動促進手段が報知した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積手段が蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進手段は、前記促進効果判定手段が前記促進対象のユーザ行動の促進効果が無いと判定した場合、前記ユーザ特性推定手段が判定した前記ユーザの特性に基づいて、既にユーザに報知した行動促進情報と異なる行動促進情報を生成してユーザに報知することを特徴とする。
上記目的を達成するため、本発明に係るユーザの行動促進方法は、
ユーザ特性推定手段が、ユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を収集し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、
ユーザ行動蓄積手段が、促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、
ユーザ行動促進手段が、前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報をユーザに報知するユーザ行動促進ステップと、
促進効果判定手段が、前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、
を備え、
前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて報知した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記促進効果判定ステップで前記促進対象のユーザ行動の促進効果が無いと判定した場合、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性に基づいて、既にユーザに報知した行動促進情報と異なる行動促進情報を生成してユーザに報知することを特徴とする。
ユーザ特性推定手段が、ユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を収集し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、
ユーザ行動蓄積手段が、促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、
ユーザ行動促進手段が、前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報をユーザに報知するユーザ行動促進ステップと、
促進効果判定手段が、前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、
を備え、
前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて報知した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記促進効果判定ステップで前記促進対象のユーザ行動の促進効果が無いと判定した場合、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性に基づいて、既にユーザに報知した行動促進情報と異なる行動促進情報を生成してユーザに報知することを特徴とする。
上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置は、
ネットワークを介してユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定手段と、
前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積手段と、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進手段と、
前記ユーザ行動促進手段による前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定手段と、
を備え、
前記促進効果判定手段は、前記ユーザ行動促進手段が送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積手段が受信して蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進手段は、前記促進効果判定手段が前記促進対象のユーザ行動の促進効果が無いと判定した場合、前記ユーザ特性推定手段が判定した前記ユーザの特性に基づいて、既にユーザに報知した行動促進情報と異なる行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする。
ネットワークを介してユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定手段と、
前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積手段と、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進手段と、
前記ユーザ行動促進手段による前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定手段と、
を備え、
前記促進効果判定手段は、前記ユーザ行動促進手段が送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積手段が受信して蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進手段は、前記促進効果判定手段が前記促進対象のユーザ行動の促進効果が無いと判定した場合、前記ユーザ特性推定手段が判定した前記ユーザの特性に基づいて、既にユーザに報知した行動促進情報と異なる行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする。
上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置の制御方法は、
ネットワークを介してユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、
前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進ステップと、
前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、
を備え、
前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて受信して蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記促進効果判定ステップで前記促進対象のユーザ行動の促進効果が無いと判定した場合、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性に基づいて、既にユーザに報知した行動促進情報と異なる行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする。
ネットワークを介してユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、
前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進ステップと、
前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、
を備え、
前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて受信して蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記促進効果判定ステップで前記促進対象のユーザ行動の促進効果が無いと判定した場合、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性に基づいて、既にユーザに報知した行動促進情報と異なる行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする。
上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置の制御プログラムは、
ネットワークを介してユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、
前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進ステップと、
前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、
をコンピュータに実行させるための制御プログラムであって、
前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて受信して蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記促進効果判定ステップで前記促進対象のユーザ行動の促進効果が無いと判定した場合、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性に基づいて、既にユーザに報知した行動促進情報と異なる行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする。
ネットワークを介してユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、
前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進ステップと、
前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、
をコンピュータに実行させるための制御プログラムであって、
前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて受信して蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記促進効果判定ステップで前記促進対象のユーザ行動の促進効果が無いと判定した場合、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性に基づいて、既にユーザに報知した行動促進情報と異なる行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする。
本発明によれば、ユーザの行動を検知しながら、その検知結果からユーザの特性を分析してユーザ特性に応じた行動促進を行なうことができる。
以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
［第１実施形態］
本発明の第１実施形態としての情報処理システム１００について、図１を用いて説明する。情報処理システム１００は、促進対象となるユーザ行動を促進するためのシステムである。
本発明の第１実施形態としての情報処理システム１００について、図１を用いて説明する。情報処理システム１００は、促進対象となるユーザ行動を促進するためのシステムである。
図１に示すように、情報処理システム１００は、ユーザ特性推定部１０１と、ユーザ行動蓄積部１０２と、ユーザ行動促進部１０３と、促進効果判定部１０４と、を含む。
ユーザ特性推定部１０１は、ユーザのアクセス情報を特性推定用の第１ユーザ行動情報として収集し、前記ユーザの特性を推定する。ユーザ行動蓄積部１０２は、促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を蓄積する。ユーザ行動促進部１０３は、促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報をユーザに報知する。促進効果判定部１０４は、ユーザ行動促進部１０３による促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する。
ここで、促進効果判定部１０４は、ユーザ行動促進部１０３が報知した行動促進情報に対応してユーザ行動蓄積部１０２が蓄積した第２ユーザ行動情報に基づいて、促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する。また、ユーザ行動促進部１０３は、ユーザ特性推定部１０１が判定したユーザの特性と、促進効果判定部１０４が判定した促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、行動促進情報を生成してユーザに報知する。
本実施形態によれば、ユーザの行動を検知しながら、その検知結果からユーザの特性を分析してユーザ特性に応じた行動促進を行なうことができる。
［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態においては、ユーザ行動として社会的行動の１つである節電行動について、ユーザの特性に応じた節電促進情報の報知を行なう。
次に、本発明の第２実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態においては、ユーザ行動として社会的行動の１つである節電行動について、ユーザの特性に応じた節電促進情報の報知を行なう。
本実施形態によれば、ユーザの行動を検知しながら、その検知結果からユーザの特性を分析して、ユーザの節電行動を監視しながらユーザ特性に応じた節電行動の促進を行なうことができる。
なお、本実施形態においては、節電行動の検知を各家庭や企業の電力積算計からの消費電力値で行なっているが、これに限定されない。もっと詳細な節電行動の検知のため、各電気製品の電力消費を監視して木目の細かな促進を行なってもよい。また、本実施形態においては、ユーザの特性を通信端末やパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣあるいはパソコンとも言う）からのネットワークのアクセス情報で行なっているが、これに限定されるものではない。何らかのユーザ行動の監視情報がネットワークを介して収集できるものであれば、なんでも使用可能である。
《本実施形態のタイプ分け／行動促進の概念》
本実施形態では、社会心理学の知見を基に、ユーザを利己的タイプと利他的タイプとに、さらに利己的タイプについては金銭的報酬重視タイプと社会的報酬重視タイプとの２つのサブタイプを設定する（図５参照）。
本実施形態では、社会心理学の知見を基に、ユーザを利己的タイプと利他的タイプとに、さらに利己的タイプについては金銭的報酬重視タイプと社会的報酬重視タイプとの２つのサブタイプを設定する（図５参照）。
各ユーザがどのタイプに属するかは、取得された日常行動データを参照し、その中から金銭的報酬に関係する行動、社会的報酬に関係する行動、利他的動機に関係する行動を収集・分類し、記録する。すなわち、金銭的報酬蓄積部には懸賞ページや株取引のページ、家庭の節約術に関するブログなどのWeb閲覧情報履歴や、クレジットカードの取引履歴、経済に関わる書籍購入履歴、経済や財政に関するセミナーの参加履歴など、金銭価値に関わる行動を蓄積する。
一方、社会的報酬蓄積部には、ソーシャルネットワーキングサービス(ＳＮＳ:Social Networking Service)の参加・閲覧履歴、ツイッターの発言履歴、そのサイト上での他者へのコメント入力履歴、自分のことを自慢する発言データなど、社会的報酬価値に関わる行動を蓄積する。
そして、利他的行動としては、赤十字やボランティア団体のWebページの閲覧履歴、実際のボランティア活動、寄付行動など、利他的価値に関わる行動を蓄積する。
これらの蓄積されたユーザ行動情報を参照してユーザのタイプ分けを行う。その際の指標としては、各行動の頻度であってもよいし、行動に費やした総時間・平均時間などを用いてもよい。
金銭的報酬重視タイプに分類されたユーザに対しては、自己の節電量を金額換算した結果を優先的にフィードバックする。具体的には、節電金額グラフや節電金額ランキングのページを自動でトップページ表示して強調したり、「これまでに○○円節約できました」などのコメントも表示したりするなど、金額要素を優先的に提示する。
社会的報酬重視タイプのユーザに対しては、節電結果に対して他者からの正の評価コメントや「イイネ！」のようなGood評価ポイント数の結果を優先的にフィードバックする。具体的には、賞賛コメント数のグラフやランキングのページを自動でトップページ表示して強調したり、「現在これだけのコメントが集まっています」などのコメントも表示したりするなど、社会的報酬要素を優先的にフィードバックする。
利他的タイプのユーザに対しては、金銭的報酬重視タイプのように節電量を元データとするが、その量をＣＯ２換算して社会的貢献を示す情報フィードバックする。具体的には、木の数で換算した環境へのインパクトや、他者からの感謝コメントを優先的に表示する。
また、利己的タイプに属するユーザに対しては、行動評価結果を参考にして、エコポイントや割引券、金銭・賞品などのインセンティブを付与してもよい。ただし、利他的タイプに属するユーザはそのようなインセンティブは逆に行動意欲を失わせることが社会心理学的に知られていることから、インセンティブ自体を与えないようにしてもよい。
《情報処理システムの構成》
図２は、本実施形態に係る情報処理システム２００の構成を示すブロック図である。
図２は、本実施形態に係る情報処理システム２００の構成を示すブロック図である。
情報処理システム２００は、ユーザの節電行動を監視しながら節電促進情報をユーザに報知する情報処理装置である節電促進装置２１０を有する節電促進システムである。
節電促進装置２１０は、通信制御部２１１と、ユーザ特性推定部２２０と、節電行動蓄積部２３０と、節電促進情報報知部２４０と、を有する。通信制御部２１１は、ネットワーク２６０を介して、各家庭／企業と通信する。
ユーザ特性推定部２２０は、各家庭／企業２５０（図２では住宅Ａ及び住宅Ｚと図示）のＰＣ２５１におけるユーザのアクセス情報を収集して、ユーザ特性としてユーザのタイプを推定する。
一方、節電行動蓄積部２３０は、ネットワーク２６０を介して各家庭／企業２５０の電力積算計２５２から電力消費量を収集して節電履歴を蓄積する。なお、電力積算計２５２から電力消費量は、配電盤に検出器を取り付け、無線で電気量データをサーバに送信するような自動取得装置で取得するのが望ましい。しかし、ユーザ自身がメータを見て自分でWebページ上に登録してもよい。ただし、収集された結果はWebページ上で確認できるものとする。
節電促進情報報知部２４０は、ユーザ特性推定部２２０からのユーザ特性と節電行動蓄積部２３０からの節電行動とに基づき、節電促進情報を生成して通信制御部２１１からユーザに報知する。
《節電促進装置の構成》
図３は、本実施形態に係る節電促進装置２１０の構成を示すブロック図である。
図３は、本実施形態に係る節電促進装置２１０の構成を示すブロック図である。
節電促進装置２１０のユーザ特性推定部２２０は、ユーザアクセス情報取得部２２１と、ユーザアクセス情報蓄積部２２２と、ユーザ特性決定部２２３と、ユーザ特性データベース（以下、ＤＢ）２２４と、を有する。ユーザアクセス情報取得部２２１は、ネットワークを介して、ユーザによるＰＣ２５１からのアクセス情報を取得する。そして、ユーザアクセス情報蓄積部２２２は、取得したユーザアクセス情報を各ユーザに対応付けて蓄積する（図４参照）。ユーザ特性ＤＢ２２４は、ユーザアクセス情報の特徴に対応付けてユーザ特性としてユーザタイプを蓄積する（図５参照）。ユーザ特性決定部２２３は、ユーザ特性ＤＢ２２４を参照して、ユーザ毎のユーザ特性を決定する。
節電促進装置２１０の節電行動蓄積部２３０は、電力積算計データ取得部２３１と、電力利用情報蓄積部２３２と、を有する。電力積算計データ取得部２３１は、ネットワークを介して、ユーザの節電結果である電力積算計２５２からの電力使用情報を取得する。また、電力利用情報蓄積部２３２は、取得した電力積算計データを各ユーザに対応付けて蓄積する（図６参照）。
節電促進装置２１０の節電促進情報報知部２４０は、節電促進方法決定部２４１と、節電促進方法ＤＢ２４２と、節電促進情報ＤＢ２４３と、節電促進情報生成部２４４と、節電促進情報送信部２４５と、を有する。さらに、促進効果判定部２４６を有する。節電促進方法ＤＢ２４２は、ユーザ特性に対応付けて節電促進方法を蓄積する（図７参照）。節電促進方法決定部２４１は、ユーザ特性推定部２２０のユーザ特性決定部２２３が決定したユーザ特性に対応した節電促進方法を節電促進方法ＤＢ２４２から取得する。そして、促進効果判定部２４６の効果判定を参照して、効果有りであればそのまま決定し、効果無しであれば節電促進方法を切り替える。節電促進情報ＤＢ２４３は、節電促進方法に対応付けて節電促進情報を蓄積する（図８Ａ〜図８Ｃ参照）。ユーザ行動促進情報生成部である節電促進情報生成部２４４は、節電促進方法に対応する節電促進情報あるいはその生成アルゴリズムや表示フォーマットを、ユーザ行動促進情報データベースである節電促進情報ＤＢ２４３から取得して、節電促進情報を生成する。節電促進情報送信部２４５は、節電促進情報生成部２４４が生成した節電促進情報を対応するユーザに送信する。
促進効果判定部２４６は、促進効果判定テーブル２４６ａを有し（図９Ａ、図９Ｃ参照）、電力利用情報蓄積部２３２の電力利用履歴から促進効果が有るか否かを判定する。なお、図２は図示しないが、促進効果判定部２４６は、促進効果を判定する促進効果判定条件を有している（図９Ｂ参照）。
（ユーザアクセス情報蓄積部）
図４は、本実施形態に係るユーザアクセス情報蓄積部２２２の構成を示す図である。ユーザアクセス情報蓄積部２２２には、ＰＣ２５１によるユーザのアクセス情報が収集されて、ユーザごとに蓄積される。なお、構成は図４に限定されない。
図４は、本実施形態に係るユーザアクセス情報蓄積部２２２の構成を示す図である。ユーザアクセス情報蓄積部２２２には、ＰＣ２５１によるユーザのアクセス情報が収集されて、ユーザごとに蓄積される。なお、構成は図４に限定されない。
ユーザアクセス情報蓄積部２２２は、ユーザＩＤ４０１に対応付けて、アクセス日時４０２と、アクセス対象４０３と、アクセス内容４０４と、アクセス回数４０５とを記憶する。図４の例においては、ユーザＩＤ（Ｕ０００１）のユーザが、電気代やエコポイントなどをアクセスしており、利己的タイプの金銭的報酬重視サブタイプと推定され、ユーザＩＤ（Ｕ０００２）のユーザが、地球温暖化問題をアクセスしており、利他的的タイプの環境問題重視サブタイプと推定される。
（ユーザ特性ＤＢ）
図５は、本実施形態に係るユーザ特性ＤＢ２２４の構成を示す図である。ユーザ特性ＤＢ２２４には、ユーザアクセス情報の履歴から節電に関連するユーザのタイプ分けが可能な情報が格納されている。
図５は、本実施形態に係るユーザ特性ＤＢ２２４の構成を示す図である。ユーザ特性ＤＢ２２４には、ユーザアクセス情報の履歴から節電に関連するユーザのタイプ分けが可能な情報が格納されている。
ユーザ特性ＤＢ２２４は、ユーザのアクセス対象の傾向５０３やアクセス回数や率５０４、アクセス内容の傾向５０５などの組み合わせに対応して、ユーザをタイプ分けするためのタイプ５０１及びサブタイプ５０２が記憶されている。
図５では、本実施形態の例として、自分の利益を中心に行動する利己的タイプと、自分よりも他人・社会の利益を優先する利他的タイプとにタイプ分けする。さらに、利己的タイプは、金銭的報酬を重視するサブタイプと社会的報酬を重視するサブタイプなどのタイプ分けされる。一方、利他的タイプは、社会的な責任として、たとえば環境問題を重心しているサブタイプと、節電そのものを重心しているサブタイプなどにタイプ分けされる。
なお、図５のアクセス対象傾向には、節電や環境に関するアクセスを記載したが、タイプ分けが節電や環境とは関係のないユーザの性格に近づけば近づくほど、もっと一般的な広範囲のアクセス対象からもタイプ分けは可能である。なお、本実施形態はタイプ分けを利用する技術であって、その中身を主題とするものではないので、詳説はしない。
（電力利用情報蓄積部）
図６は、本実施形態に係る電力利用情報蓄積部２３２の構成を示す図である。電力利用情報蓄積部２３２は、ユーザの家や事務所の電力積算計２５２から電力使用量を収集して、ユーザごとに蓄積する。なお、収集時刻は、できるだけ頻繁に収集するのが望ましいが、毎時などに定期的に収集したり、時間帯で収集回数を変化させたりしてもよい。
図６は、本実施形態に係る電力利用情報蓄積部２３２の構成を示す図である。電力利用情報蓄積部２３２は、ユーザの家や事務所の電力積算計２５２から電力使用量を収集して、ユーザごとに蓄積する。なお、収集時刻は、できるだけ頻繁に収集するのが望ましいが、毎時などに定期的に収集したり、時間帯で収集回数を変化させたりしてもよい。
電力利用情報蓄積部２３２は、各ユーザＩＤ６０１に対応付けて、たとえば、月単位の月積算電力量６０２、月による変化や変化率６０３、日単位の日積算電力量６０４、日による変化や変化率６０５、時間単位の経時積算電力量６０６、が記憶されている。
（節電促進方法ＤＢ）
図７は、本実施形態に係る節電促進方法ＤＢ２４２の構成を示す図である。節電促進方法ＤＢ２４２は、ユーザ特性に対応してそのユーザに合った節電促進情報を生成するための方法を格納している。
図７は、本実施形態に係る節電促進方法ＤＢ２４２の構成を示す図である。節電促進方法ＤＢ２４２は、ユーザ特性に対応してそのユーザに合った節電促進情報を生成するための方法を格納している。
節電促進方法ＤＢ２４２には、ユーザ特性ＤＢ２２４と同様の、タイプ７０１とサブタイプ７０２とに対応付けて、このタイプのユーザに対する節電促進となる評価基準である評価パラメータ７０３、ユーザに報知するどのような節電促進情報を生成するかなどの節電促進方法７０４が記憶されている。
（節電促進情報ＤＢ）
図８Ａは、本実施形態に係る節電促進情報ＤＢ２４３の構成を示す図である。節電促進情報ＤＢ２４３は、節電促進方法に対応付けて節電促進情報の生成のための情報が格納されている。なお、節電促進情報そのものが格納されてもよい。
図８Ａは、本実施形態に係る節電促進情報ＤＢ２４３の構成を示す図である。節電促進情報ＤＢ２４３は、節電促進方法に対応付けて節電促進情報の生成のための情報が格納されている。なお、節電促進情報そのものが格納されてもよい。
節電促進情報ＤＢ２４３には、節電促進方法ＤＢ２４２の評価パラメータや節電促進方法と同様の評価パラメータ８１１と節電促進方法８１２とに対応付けて、節電促進情報を生成するための節電促進情報生成アルゴリズム８１３、生成した節電促進情報を送信する送信画面フォーマット８１４が記憶されている。
図８Ｂは、本実施形態に係る節電促進情報生成アルゴリズム８１３の構成を示す図である。
節電促進情報生成アルゴリズム８１３は、各アルゴリズム名８２１に対応付けて、アルゴリズム内容８２２が記憶されている。なお、図８Ｂにはアルゴリズム内容８２２を文章で記載したが、実際にはフローチャートや関数で表現される。
図８Ｃは、本実施形態に係る送信画面フォーマット８１４の構成を示す図である。図８Ｃには幾つかの例を示すのみであり、これに限定されない。たとえば、ユーザへの促進効果を上げるための配置や色などの工夫がされてよい。
図８Ｃにおいて、８３１は、月毎の電気代削減額の棒グラフである。金銭的報酬重視タイプで単純に電気代の削減を目標とするユーザには、棒グラフだけでも促進情報となる。しかし、社会的報酬を重視の要素もあるのであれば、社会全体の目標である１５％の削減を示すラインを表示するのが好ましい。あるいは、トータルの電気代節約があと幾らで消費財の何に対応するかなども節電促進となる。
８３２は、今月の節電ランキングを表示する画面である。社会的報酬重視のユーザには、自分が上位にランクされたいという願望が節電促進となる。８３２では、ユーザが今回３位であることが太枠で示されている。たとえば、社会的報酬の要素を強調するために、賞賛数ランキング、自分に集まっている賞賛コメントを優先して表示するようにする。すなわち、社会的報酬重視のユーザには、自分の行動に対して他の人から賞賛や褒め言葉なポジティブな反応をもらえることが節電促進になる。また、自分が他の人より上位にランクされたいという状態も節電促進となる。
８３３は、毎日の時間帯による節電状況を示すグラフである。利己的タイプであっても、節電ができてないマイナスの時間帯にがんばれば節電できるとの誘引になるが、利他的タイプにおいてはさらにマイナスの時間帯の節電に努力する誘引になる。
８３４は、節電の累積量をどれだけの木に対応するかを視覚的に表示する画面である。この画面は、特に、環境問題として節電を考えている利他的タイプに有効である。８３４では、もう少しの節電で木が一本増えることが破線で表示されている。
なお、図８Ｃには視覚的に節電促進情報をユーザに提示したが、ユーザ特性に応じて、あるいは節電履歴に応じて、ユーザの節電対策方針を音声発声や文字表示で直接ユーザに伝えて節電促進を促してもよい。
（促進効果判定テーブル）
図９Ａは、本実施形態に係る促進効果判定テーブル２４６ａの構成２４６ａ−１を示す図である。促進効果判定テーブル２４６ａは、電力利用情報蓄積部２３２に蓄積されたユーザ毎の節電履歴に対応付けて、報知した節電促進情報に効果が有るか否かを記憶している。
図９Ａは、本実施形態に係る促進効果判定テーブル２４６ａの構成２４６ａ−１を示す図である。促進効果判定テーブル２４６ａは、電力利用情報蓄積部２３２に蓄積されたユーザ毎の節電履歴に対応付けて、報知した節電促進情報に効果が有るか否かを記憶している。
促進効果判定テーブル２４６ａの構成２４６ａ−１は、ユーザＩＤ９１１に対応付けて、現在のこのユーザに対する節電促進方法９１２、電力利用情報蓄積部２３２からの月変化や変化率９１３、日変化や変化率９１４、を記憶している。また、月変化や変化率９１３と日変化や変化率９１４に基づき判定された促進効果の有無９１５、促進効果が無い場合の次の節電促進方法あるいはアルゴリズム９１６を記憶している。
図９Ｂは、本実施形態に係る促進効果判定条件９２０（図２は図示せず）を示す図である。図９Ａにおいて、促進効果の有無９１５を決定するための条件である。
促進効果判定条件９２０は、月変化や変化率９２１と日変化や変化率９２２とを条件として、判定結果の促進効果の有無９１５が記憶される。図９Ｂにおいて、９２５は促進効果有りとなる条件であり、９２６は促進効果有りとなる条件である。なお、かかる条件は一例であって、図９Ｂに限定されない。
なお、図９Ａ及び図９Ｂの月変化や変化率、日変化や変化率は、所定時間の平均を取ることで、細かい消費電力の上下変化の影響を削減している。
図９Ｃは、本実施形態に係る促進効果判定テーブル２４６ａの他の構成２４６ａ−２を示す図である。図９Ｃでは、ユーザに対する促進情報（図９Ｃでは、エコポイントとする）を、節電における経時変化の特徴を考慮して変更する。
図９Ｃは、対照的な節電量の経時変化として、ユーザＡの経時変化９３１とユーザＢの経時変化９３２とが示されている。９３３は節電量の全体平均であるが、平均値でなく所定の固定値であっても構わない。図９Ｃの節電促進情報は、特に、金銭的報酬重視タイプに有効である。
まず、ユーザＡの経時変化９３１について説明する。ユーザＡの節電量は、全体平均９３３を越える時点９３４までの初期期間には上昇していく。したがって、この期間には節電変化量に応じた報酬（エコポイント）をユーザに提供することによって、インセンティブを与える。しかし、全体平均９３３を越えた時点９３４以降は、節電変化量が小さくなって、節電変化量に応じた報酬は節電促進にもはや有効ではない。したがって、時点９３４以降は、節電量の低下とならないように全体平均９３３以上を維持するように、報酬は節電維持期間（たとえば、日数）に応じて提供する。
一方、ユーザＢは、全体平均９３３を下回る時点９３５までは全体平均以上を維持してきたため、時速期間に応じた報酬が提供されてきた。しかし、時点９３５以降は全体平均９３３を下回っているので、節電変化（上昇）が無い限り報酬を与えないようにする。
なお、図９Ｃにおいてはエコポイントという金銭的報酬によるインセンティブを示したが、報酬をエコポイントでなく、節電変化量ランキングや節電持続期間ランキングとすれば、社会的報酬重視タイプにも適用できる。
《節電促進装置のハードウェア構成》
図１０は、本実施形態に係る節電促進装置２１０のハードウェア構成を示すブロック図である。
図１０は、本実施形態に係る節電促進装置２１０のハードウェア構成を示すブロック図である。
図１０で、ＣＰＵ１０１０は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図３の各機能構成部を実現する。ＲＯＭ１０２０は、初期データ及びプログラムなどの固定データ及びプログラムを記憶する。通信制御部２１１は、ネットワークを介してユーザの家庭や事務所などのＰＣ２５１とデータを送受信する、あるいは、電力積算計２５２からの使用電力データを受信する。
ＲＡＭ１０４０は、ＣＰＵ１０１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ１０４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。１０４１は、現在通信制御部２１１を介して通信しているユーザのユーザＩＤ及びＰＣ２５１の端末ＩＤである。１０４２は、ユーザのＰＣ２５１から得たユーザアクセス情報である。１０４３は、電力積算計２５２からの電力積算値を得るタイミングを表わす電力積算計計測タイマである。１０４４は、現在のユーザＩＤに対応する電力積算計を識別する電力積算計ＩＤである。１０４５は、電力積算計ＩＤ１０４４の電力積算計２５２から得られた電力積算計データである。１０４６は、ユーザアクセス情報１０４２の蓄積履歴から推定されたユーザ特性である。１０４７は、電力積算計データ１０４５の蓄積履歴から判定された促進効果判定結果である。１０４８は、ユーザ特性１０４６及び促進効果判定結果１０４７を参照して決定された節電促進方法及びそれにより生成された節電促進情報である。１０４９は、節電促進情報をユーザのＰＣ２５１に送るための節電促進情報送信フォーマットである。
ストレージ１０５０には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータ又はプログラムが記憶されている。２２２は、ユーザアクセス情報１０４２をユーザＩＤに対応付けて蓄積するユーザアクセス情報蓄積部である。２３２は、電力積算計データ１０４５をユーザＩＤに対応付けて蓄積する電力利用情報蓄積部である。２４６ａは、節電促進情報の報知の効果を判定するための促進効果判定テーブルである。また、促進効果判定条件も格納される。２２４は、ユーザ特性１０４６を推定するために、ユーザアクセス情報の蓄積履歴に対応付けてユーザ特性−本実施形態ではユーザタイプ−を格納するユーザ特性ＤＢである。２４２は、ユーザ特性に対応付けて節電促進情報を生成するための節電促進方法を格納する節電促進方法ＤＢである。２４３は、節電促進方法に対応付けて節電促進情報あるいはその生成方法や送信画面フォーマットを格納する節電促進情報ＤＢである。ストレージ１０５０には、以下のプログラムが格納される。１０５１は、全体の処理を実行させる節電促進処理プログラムである。１０５２は、節電促進処理プログラム１０５１において、ユーザ特性を決定するユーザ特性決定モジュールである。１０５３は、節電促進処理プログラム１０５１において、節電促進方法を決定する節電促進方法決定モジュールである。１０５４は、節電促進処理プログラム１０５１において、節電促進情報を生成する節電促進情報生成モジュールである。
なお、図１０には、本実施形態に必須なデータやプログラムのみが示されており、ＯＳなどの汎用のデータやプログラムは図示されていない。
《節電促進装置の処理手順》
図１１は、本実施形態に係る節電促進装置２１０の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図１０のＣＰＵ１０１０がＲＡＭ１０４０を使用しながら実行して、図３の各機能構成部を実現する。
図１１は、本実施形態に係る節電促進装置２１０の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図１０のＣＰＵ１０１０がＲＡＭ１０４０を使用しながら実行して、図３の各機能構成部を実現する。
まず、ステップＳ１１１１において、ユーザのＰＣ２５１からのユーザアクセス情報の受信か否かを判定する。また、ステップＳ１１２１において、電力積算計２５２の電力積算値を測定する時刻かを判定する。また、ステップＳ１１３１においては、ユーザに対して節電促進情報を送信するか否かを判定する。
ユーザアクセス情報の受信であればステップＳ１１１３に進んで、受信したユーザアクセス情報をユーザＩＤに対応付けてユーザアクセス情報蓄積部２２２に蓄積する。
電力積算計の測定時刻であればステップＳ１１２３に進んで、ユーザＩＤに対応する電力積算計２５２の電力積算計データを要求する。ステップＳ１１２５において電力積算計データの受信を待って、受信すればステップＳ１１２７に進む、ステップＳ１１２７においては、電力積算計データをユーザＩＤに対応付けて、電力利用情報蓄積部２３２に蓄積する。
ユーザへの節電促進情報の送信であればステップＳ１１３３に進んで、促進効果判定テーブル２４６ａを参照して促進効果判定処理を行なう。ステップＳ１１３５においては、節電促進効果の有無を判定する。節電促進効果が有ると判定されればステップＳ１１４１に進む、一方、節電促進効果が無いと安定されればステップＳ１１３７に進んで、ユーザアクセス情報蓄積部２２２のユーザアクセス情報の蓄積履歴に基づき、ユーザ特性ＤＢ２２４を参照してユーザ特性の再決定を行なう。次に、ステップＳ１１３９において、再決定されたユーザ特性により節電促進方法ＤＢ２４２を参照して、節電促進方法の再決定を行なう。そして、ステップＳ１１４１においては、電力利用情報蓄積部２３２の電力利用情報を使用しながら、節電促進方法に対応して節電促進情報ＤＢ２４３から節電促進情報あるいはその生成方法などを読み出して、節電促進情報を生成してユーザのＰＣ２５１に送信する。
［第３実施形態］
次に、本発明の第３実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態と比べると、ユーザのタイプ分けとして、個人主義と集団主義を導入した点で異なる。その他の構成及び動作は、第２実施形態と同様であるため、異なる構成について説明し、同じ構成及び動作については説明を省略する。
次に、本発明の第３実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態と比べると、ユーザのタイプ分けとして、個人主義と集団主義を導入した点で異なる。その他の構成及び動作は、第２実施形態と同様であるため、異なる構成について説明し、同じ構成及び動作については説明を省略する。
本実施形態によれば、ユーザタイプのより繊細なタイプ分けができるので、よりユーザ特性に合った節電促進が可能となる。
《本実施形態のタイプ分け／行動促進の概念》
社会心理学的な知見として、集団主義の人は他者と足並みを揃える（同調傾向が高い）行動傾向があることから、周囲の他者が自分よりも節電努力が低い場合、自分の節電努力を抑える方向に同調する（手抜きが発生する）可能性が高い。逆に個人主義の人には周囲よりも自分が勝っていることを示すことで、行動の動機が高まる可能性が高い。
社会心理学的な知見として、集団主義の人は他者と足並みを揃える（同調傾向が高い）行動傾向があることから、周囲の他者が自分よりも節電努力が低い場合、自分の節電努力を抑える方向に同調する（手抜きが発生する）可能性が高い。逆に個人主義の人には周囲よりも自分が勝っていることを示すことで、行動の動機が高まる可能性が高い。
ここでは、消費電力量、ＣＯ２排出量、電気料金の各パラメータを、一日単位、一週間単位、一ヶ月単位のそれぞれで平均値を用意する例を考える。金銭的報酬・個人主義タイプのユーザは、他人より自分が勝ることを志向することから、自分の電気料金が全ユーザの平均電気料金より低くなる（自分が周囲より努力している）期間を選択して提示する。その際に、「他の人よりあなたの方が節電料金が大きいので、このまま頑張ってください」などのコメントを付加してもよい。
一方、金銭的報酬・集団主義タイプのユーザには自分の電気料金が全体の平均電気料金より低い（周囲が自分よりも努力している）期間を選択して表示する。その際に他者に追いつくように節電させるために「他の人に追いつけるようにもっと頑張ってください」といったコメントを付加してもよい。
また、一般的に個人主義は西洋人に、集団主義は東洋人に多いことが知られていることから、個人主義・集団主義タイプに関しては国籍情報だけを見て自動で決定してもよい。
（ユーザ特性ＤＢ）
図１２は、本実施形態に係るユーザ特性ＤＢ１２２４の構成を示す図である。
図１２は、本実施形態に係るユーザ特性ＤＢ１２２４の構成を示す図である。
本実施形態のユーザ特性ＤＢ１２２４には、アクセス対象傾向１２０２やアクセス内容傾向１２０３に対応するタイプ１２０１として、個人主義タイプ１２１０と集団主義タイプ１２２０とがタイプ分けされている。
なお、ユーザ特性ＤＢ１２２４の内容は詳説しないが、たとえば、「高田利武、相互独立的−相互協調的尺度、心理測定尺度集II（サイエンス社）、232-235」などに個人主義と集団主義のタイプ分けの例が記載されており、それを参照されたい。
なお、非特許文献２にはアンケートによるタイプ分けが記載されているが、かかるタイプ分けをユーザのアクセス情報により行なうことは可能である。また、一般的に個人主義は西洋人に多く、集団主義は東洋人に多いことが知られており、アクセス情報からユーザの国籍を判定して、個人主義／集団主義のタイプ分けを行なってもよい。
（節電促進方法ＤＢ）
図１３は、本実施形態に係る節電促進方法ＤＢ１３４２の構成を示す図である。
図１３は、本実施形態に係る節電促進方法ＤＢ１３４２の構成を示す図である。
本実施形態の節電促進方法ＤＢ１３４２においては、第２実施形態の利己的／利他的のタイプ１３０１とサブタイプ１３０２とのタイプ分けのそれぞれに対して、さらに、個人主義と団体主義のタイプ分けがなされている。すなわち、図１３のように（金銭的報酬重視・社会的報酬重視）×（個人主義・団体主義）の４タイブへの更なるタイプ分けが可能である。
なお、金銭的報酬重視／社会的報酬重視のタイプ分けと、個人主義／団体主義の対応分けとを組み合わせるのではなく、ユーザのアクセス情報からいずれかのタイプ分けを選択して行なう構成であってもよい。
［第４実施形態］
次に、本発明の第４実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態及び第３実施形態と比べると、ユーザのタイプ分けとして、健康重視と趣味重視を導入した点で異なる。その他の構成及び動作は、第２実施形態又は第３実施形態と同様であるため、異なる構成について説明し、同じ構成及び動作については説明を省略する。
次に、本発明の第４実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態及び第３実施形態と比べると、ユーザのタイプ分けとして、健康重視と趣味重視を導入した点で異なる。その他の構成及び動作は、第２実施形態又は第３実施形態と同様であるため、異なる構成について説明し、同じ構成及び動作については説明を省略する。
本実施形態によれば、ユーザタイプのさらに繊細なタイプ分けができるので、さらにユーザ特性に合った節電促進が可能となる。
《本実施形態のタイプ分け／行動促進の概念》
本実施形態においては、健康重視タイプや趣味重視タイプ、などのタイプを追加してユーザタイプを分類する。
本実施形態においては、健康重視タイプや趣味重視タイプ、などのタイプを追加してユーザタイプを分類する。
タイプ分けの方法として、日々の生活で何を重視しているか（「健康にどれほど気を遣っていますか？」、「何の趣味がありますか？」など）を直接聞くことでタイプ分けを行う。さらに、それ以外に、ＧＰＳ(Global Positioning System)情報を参考に実際に立ち寄った店や、Ｗｅｂページでの購買履歴を参考にタイプ分けを行ってもよい。すなわち、健康グッズに関するページを頻繁に見る・購入している人は健康重視タイプとして、服やアクセサリに関するページを頻繁に見る・購入している人は趣味重視タイプとしてタイプ分けしてもよい。
たとえば、健康重視タイプには、エアコンに関する設定温度を評価パラメータとして、過剰に低い設定温度が続いた場合は冷房病に関する情報を強調して提示する。また、節電量を金額換算し、その金額でどのような健康食品や健康グッズが買えるかについて情報提供を行ってもよい。同様に、趣味重視タイプの人にもその節電金額で興味を持っている商品がどれほど買えるかについて情報提供を行ってもよい。
（ユーザ特性ＤＢ）
図１４は、本実施形態に係るユーザ特性ＤＢ１４２４の構成を示す図である。
図１４は、本実施形態に係るユーザ特性ＤＢ１４２４の構成を示す図である。
本実施形態のユーザ特性ＤＢ１４２４には、アクセス対象傾向１４０２やアクセス内容傾向１４０３に対応するタイプ１４０１として、健康重視タイプ１４１０と趣味重視タイプ１４２０とがタイプ分けされている。
なお、ユーザ特性ＤＢ１４２４の内容は詳説しないが、従来から住宅空間を選択するために健康重視と趣味重視のタイプ分けの例が知られている。たとえば、「若者のエコ意識〜エコに対する本音で７つのタイプに分類〜、Ｍ１−Ｆ１総研 分析レポートVol.11、2009.9.9」(http://m1f1.jp/m1f1/files/report_090909.pdf)にもその一例が示されている。
（節電促進方法ＤＢ）
図１５は、本実施形態に係る節電促進方法ＤＢ１５４２の構成を示す図である。
図１５は、本実施形態に係る節電促進方法ＤＢ１５４２の構成を示す図である。
本実施形態の節電促進方法ＤＢ１５４２においては、第２実施形態の利己的／利他的のタイプ１５０１とサブタイプ１５０２とのタイプ分けのそれぞれに対して、さらに、健康重視と趣味重視のタイプ分け、さらに個人主義と団体主義のタイプ分けがなされている。すなわち、図１５のように（金銭的報酬重視・社会的報酬重視）×（健康重視・趣味重視）×（個人主義・団体主義）の８タイブへの更なるタイプ分けが可能である。
なお、金銭的報酬重視／社会的報酬重視のタイプ分けと、健康重視／趣味重視のタイプ分けと、個人主義／団体主義の対応分けとを組み合わせるのではなく、ユーザのアクセス情報からいずれかのタイプ分けを選択して行なう構成であってもよい。
［第５実施形態］
次に、本発明の第５実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態乃至第４実施形態と比べると、ユーザ行動として学習を促進対象とした点で異なる。その他の構成及び動作は、第２実施形態乃至第４実施形態と同様であるため、異なる構成について説明し、同じ構成及び動作については説明を省略する。
次に、本発明の第５実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態乃至第４実施形態と比べると、ユーザ行動として学習を促進対象とした点で異なる。その他の構成及び動作は、第２実施形態乃至第４実施形態と同様であるため、異なる構成について説明し、同じ構成及び動作については説明を省略する。
本実施形態によれば、ユーザの行動を検知しながら、その検知結果からユーザの特性を分析して、ユーザの学習行動を監視しながらユーザ特性に応じた学習行動の促進を行なうことができる。
《情報処理システムの構成》
図１６は、本実施形態に係る情報処理システム１６００の構成を示すブロック図である。
図１６は、本実施形態に係る情報処理システム１６００の構成を示すブロック図である。
情報処理システム１６００は、ユーザの学習行動を監視しながら学習促進情報をユーザに報知する情報処理装置である学習促進装置１６１０を有する学習促進システムである。
学習促進装置１６１０は、通信制御部１６１１と、ユーザ特性推定部１６２０と、学習上達履歴蓄積部１６３０と、学習促進情報報知部１６４０と、を有する。通信制御部１６１１は、ネットワーク１６６０を介して、各家庭／教室と通信する。
ユーザ特性推定部１６２０は、各家庭／教室１６５０（図１６では勉強部屋と図示）のＰＣ１６５１におけるユーザのアクセス情報を収集して、ユーザ特性を推定する。一方、学習上達履歴蓄積部１６３０は、ネットワーク１６６０を介して各家庭／教室１６５０のＰＣ１６５１からテストの正解率を収集して学習履歴を蓄積する。
学習促進情報報知部１６４０は、ユーザ特性推定部１６２０からのユーザ特性と学習上達履歴蓄積部１６３０からの学習行動とに基づき、学習促進情報を生成して通信制御部１６１１からユーザに報知する。
《学習促進装置の構成》
図１７は、本実施形態に係る学習促進装置１６１０の構成を示すブロック図である。
図１７は、本実施形態に係る学習促進装置１６１０の構成を示すブロック図である。
学習促進装置１６１０のユーザ特性推定部１６２０は、ユーザアクセス情報取得部１６２１と、ユーザアクセス情報蓄積部１６２２と、ユーザ特性決定部１６２３と、ユーザ特性ＤＢ１６２４と、を有する。ユーザアクセス情報取得部１６２１は、ネットワークを介して、ユーザによるＰＣ１６５１からのアクセス情報を取得する。そして、ユーザアクセス情報蓄積部１６２２は、取得したユーザアクセス情報を各ユーザに対応付けて蓄積する（第２実施形態の図４に類似であるので図示せず）。ユーザ特性ＤＢ１６２４は、ユーザアクセス情報の特徴に対応付けてユーザ特性としてユーザタイプを蓄積する（図１８参照）。ユーザ特性決定部１６２３は、ユーザ特性ＤＢ１６２４を参照して、ユーザ毎のユーザ特性を決定する。
学習促進装置１６１０の学習上達履歴蓄積部１６３０は、テスト正解率データ取得部１６３１と、成績蓄積部１６３２と、を有する。テスト正解率データ取得部１６３１は、ネットワークを介して、ユーザのテスト結果であるＰＣ１６５１からのテスト正解率データを取得する。また、成績蓄積部１６３２は、取得したテスト正解率データを各ユーザに対応付けて蓄積する（第２実施形態の図６と類似であるので図示せず）。
学習促進装置１６１０の学習促進情報報知部１６４０は、学習促進方法決定部１６４１と、学習促進方法ＤＢ１６４２と、学習促進情報ＤＢ１６４３と、学習促進情報生成部１６４４と、学習促進情報送信部１６４５と、を有する。さらに、促進効果判定部１６４６を有する。学習促進方法ＤＢ１６４２は、ユーザ特性に対応付けて学習促進方法を蓄積する（図１９参照）。学習促進方法決定部１６４１は、ユーザ特性推定部１６２０のユーザ特性決定部１６２３が決定したユーザ特性に対応した学習促進方法を学習促進方法ＤＢ１６４２から取得する。そして、促進効果判定部１６４６の効果判定を参照して、効果有りであればそのまま決定し、効果無しであれば学習促進方法を切り替える。学習促進情報ＤＢ１６４３は、学習促進方法に対応付けて学習促進情報を蓄積する。ユーザ行動促進情報生成部である学習促進情報生成部１６４４は、学習促進方法に対応する学習促進情報あるいはその生成アルゴリズムや表示フォーマットを、ユーザ行動促進情報データベースである学習促進情報ＤＢ１６４３から取得して、学習促進情報を生成する。学習促進情報送信部１６４５は、学習促進情報生成部１６４４が生成した学習促進情報を対応するユーザに送信する。
促進効果判定部１６４６は、促進効果判定テーブル１６４６ａを有し、成績蓄積部１６３２のテスト正解率履歴から促進効果が有るか否かを判定する。なお、図１７には図示しないが、促進効果判定部１６４６は、促進効果を判定する促進効果判定条件を有している。
（ユーザ特性ＤＢ）
図１８は、本実施形態に係るユーザ特性ＤＢ１６２４の構成を示す図である。ユーザ特性ＤＢ１６２４には、ユーザアクセス情報の履歴から学習に関連するユーザのタイプ分けが可能な情報が格納されている。
図１８は、本実施形態に係るユーザ特性ＤＢ１６２４の構成を示す図である。ユーザ特性ＤＢ１６２４には、ユーザアクセス情報の履歴から学習に関連するユーザのタイプ分けが可能な情報が格納されている。
ユーザ特性ＤＢ１６２４は、ユーザのアクセス対象の傾向１８０３やアクセス内容の傾向１８０４などの組み合わせに対応して、ユーザをタイプ分けするためのタイプ型１８０１及びタイプ１８０２が記憶されている。
図１８では、本実施形態の例として、タイプ型１８０１として、ほめると促進するタイプとしかると促進するタイプのタイプ分け１８１０と、主に五感の何を使用して学習を行なっているかをタイプ分けするＶＡＲＫ（視覚:Visual、聴覚:Auditory、読み書き:Read/Write、触覚・運動感覚:Tactile/Kimesthetic）１８２０とを示す。
なお、図１８におけるアクセス対象傾向は、タイプ分けが学習とは関係の薄いユーザの性格に近づけば近づくほど、もっと一般的な広範囲のアクセス対象からもタイプ分けは可能である。なお、本実施形態はタイプ分けを利用する技術であって、その中身を主題とするものではないので、詳説はしない。
（学習促進方法ＤＢ）
図１９は、本実施形態に係る学習促進方法ＤＢ１６４２の構成を示す図である。学習促進方法ＤＢ１６４２は、ユーザ特性に対応してそのユーザに合った学習促進情報を生成するための方法を格納している。
図１９は、本実施形態に係る学習促進方法ＤＢ１６４２の構成を示す図である。学習促進方法ＤＢ１６４２は、ユーザ特性に対応してそのユーザに合った学習促進情報を生成するための方法を格納している。
学習促進方法ＤＢ１６４２には、ユーザ特性ＤＢ１６２４と同様の、タイプ型１９０１とタイプ１９０２とに対応付けて、このタイプのユーザに対する学習促進となるため、ユーザに報知するどのような学習促進情報を生成するかなどの学習促進方法１９０３が記憶されている。
《学習促進装置のハードウェア構成》
図２０は、本実施形態に係る学習促進装置１６１０のハードウェア構成を示すブロック図である。
図２０は、本実施形態に係る学習促進装置１６１０のハードウェア構成を示すブロック図である。
図２０で、ＣＰＵ２０１０は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図１７の各機能構成部を実現する。ＲＯＭ２０２０は、初期データ及びプログラムなどの固定データ及びプログラムを記憶する。通信制御部１６１１は、ネットワークを介してユーザの家庭や教室などのＰＣ１６５１とデータを送受信する。
ＲＡＭ２０４０は、ＣＰＵ２０１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ２０４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。２０４１は、現在通信制御部１６１１を介して通信しているユーザのユーザＩＤ及びＰＣ１６５１の端末ＩＤである。２０４２は、ユーザのＰＣ１６５１から得たユーザアクセス情報である。２０４３は、ＰＣ１６５１からのテスト正解率を得るタイミングを表わす正解率計測タイマである。２０４４は、現在のユーザＩＤに対応するテスト種別を識別するテスト種別ＩＤである。２０４５は、テスト種別ＩＤ２０４４のテスト結果から得られた正解率データである。２０４６は、ユーザアクセス情報２０４２の蓄積履歴から推定されたユーザ特性である。２０４７は、正解率データ２０４５の蓄積履歴から判定された促進効果判定結果である。２０４８は、ユーザ特性２０４６及び促進効果判定結果２０４７を参照して決定された学習促進方法及びそれにより生成された学習促進情報である。２０４９は、学習促進情報をユーザのＰＣ１６５１に送るための学習促進情報送信フォーマットである。
ストレージ２０５０には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータ又はプログラムが記憶されている。１６２２は、ユーザアクセス情報２０４２をユーザＩＤに対応付けて蓄積するユーザアクセス情報蓄積部である。１６３２は、正解率データ２０４５をユーザＩＤに対応付けて蓄積する成績蓄積部である。１６４６ａは、学習促進情報の報知の効果を判定するための促進効果判定テーブルである。また、促進効果判定条件も格納される。１６２４は、ユーザ特性２０４６を推定するために、ユーザアクセス情報の蓄積履歴に対応付けてユーザ特性−本実施形態ではユーザタイプ−を格納するユーザ特性ＤＢである。１６４２は、ユーザ特性に対応付けて学習促進情報を生成するための学習促進方法を格納する学習促進方法ＤＢである。１６４３は、学習促進方法に対応付けて学習促進情報あるいはその生成方法や送信画面フォーマットを格納する学習促進情報ＤＢである。ストレージ２０５０には、以下のプログラムが格納される。２０５１は、全体の処理を実行させる学習促進処理プログラムである。２０５２は、学習促進処理プログラム２０５１において、ユーザ特性を決定するユーザ特性決定モジュールである。２０５３は、学習促進処理プログラム２０５１において、学習促進方法を決定する学習促進方法決定モジュールである。２０５４は、学習促進処理プログラム２０５１において、学習促進情報を生成する学習促進情報生成モジュールである。
なお、図２０には、本実施形態に必須なデータやプログラムのみが示されており、ＯＳなどの汎用のデータやプログラムは図示されていない。
《学習促進装置の処理手順》
図２１は、本実施形態に係る学習促進装置１６１０の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図２０のＣＰＵ２０１０がＲＡＭ２０４０を使用しながら実行して、図１７の各機能構成部を実現する。
図２１は、本実施形態に係る学習促進装置１６１０の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図２０のＣＰＵ２０１０がＲＡＭ２０４０を使用しながら実行して、図１７の各機能構成部を実現する。
まず、ステップＳ２１１１において、ユーザのＰＣ１６５１からのユーザアクセス情報の受信か否かを判定する。また、ステップＳ２１２１において、ＰＣ１６５１からテスト正解率を測定する時刻かを判定する。また、ステップＳ２１３１においては、ユーザに対して学習促進情報を送信するか否かを判定する。
ユーザアクセス情報の受信であればステップＳ２１１３に進んで、受信したユーザアクセス情報をユーザＩＤに対応付けてユーザアクセス情報蓄積部１６２２に蓄積する。
テスト正解率の測定時刻であればステップＳ２１２３に進んで、ユーザＩＤに対応するＰＣ１６５１に正解率データを要求する。ステップＳ２１２５において正解率データの受信を待って、受信すればステップＳ２１２７に進む、ステップＳ２１２７においては、正解率データをユーザＩＤに対応付けて、成績蓄積部１６３２に蓄積する。
ユーザへの学習促進情報の送信であればステップＳ２１３３に進んで、促進効果判定テーブル１６４６ａを参照して促進効果判定処理を行なう。ステップＳ２１３５においては、学習促進効果の有無を判定する。学習促進効果が有ると判定されればステップＳ２１４１に進む、一方、学習促進効果が無いと安定されればステップＳ２１３７に進んで、ユーザアクセス情報蓄積部１６２２のユーザアクセス情報の蓄積履歴に基づき、ユーザ特性ＤＢ１６２４を参照してユーザ特性の再決定を行なう。次に、ステップＳ２１３９において、再決定されたユーザ特性により学習促進方法ＤＢ１６４２を参照して、学習促進方法の再決定を行なう。そして、ステップＳ２１４１においては、成績蓄積部１６３２の成績を使用しながら、学習促進方法に対応して学習促進情報ＤＢ１６４３から学習促進情報あるいはその生成方法などを読み出して、学習促進情報を生成してユーザのＰＣ１６５１に送信する。
［第６実施形態］
次に、本発明の第６実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態乃至第５実施形態と比べると、ユーザ行動としてダイエットを促進対象とした点で異なる。その他の構成及び動作は、第２実施形態乃至第５実施形態と同様であるため、異なる構成について説明し、同じ構成及び動作については説明を省略する。
次に、本発明の第６実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態乃至第５実施形態と比べると、ユーザ行動としてダイエットを促進対象とした点で異なる。その他の構成及び動作は、第２実施形態乃至第５実施形態と同様であるため、異なる構成について説明し、同じ構成及び動作については説明を省略する。
本実施形態によれば、ユーザの行動を検知しながら、その検知結果からユーザの特性を分析して、ユーザのダイエット行動を監視しながらユーザ特性に応じたダイエット行動の促進を行なうことができる。
《情報処理システムの構成》
図２２は、本実施形態に係る情報処理システム２２００の構成を示すブロック図である。
図２２は、本実施形態に係る情報処理システム２２００の構成を示すブロック図である。
情報処理システム２２００は、ユーザのダイエット行動を監視しながらダイエット促進情報をユーザに報知する情報処理装置であるダイエット促進装置２２１０を有するダイエット促進システムである。
ダイエット促進装置２２１０は、通信制御部２２１１と、ユーザ特性推定部２２２０と、ダイエット効果蓄積部２２３０と、ダイエット促進情報報知部２２４０と、を有する。通信制御部２２１１は、ネットワーク２２６０を介して、各家庭／ヘルスセンター／スポーツジム／病院などと通信する。
ユーザ特性推定部２２２０は、各家庭の部屋２２５０のＰＣ２２５１や、ヘルスセンター／スポーツジム／病院２２５５（図２２では店舗と図示）のＰＣ２２５６におけるユーザのアクセス情報を収集して、ユーザ特性を推定する。一方、ダイエット効果蓄積部２２３０は、ネットワーク２２６０を介して各部屋２２５０／店舗２２５５のＰＣ２２５１／２２５６から体重／体脂肪率などを収集してダイエット履歴を蓄積する。
ダイエット促進情報報知部２２４０は、ユーザ特性推定部２２２０からのユーザ特性とダイエット効果蓄積部２２３０からのダイエット行動とに基づき、ダイエット促進情報を生成して通信制御部２２１１からユーザに報知する。
《ダイエット促進装置の構成》
図２３は、本実施形態に係るダイエット促進装置２２１０の構成を示すブロック図である。
図２３は、本実施形態に係るダイエット促進装置２２１０の構成を示すブロック図である。
ダイエット促進装置２２１０のユーザ特性推定部２２２０は、ユーザアクセス情報取得部２２２１と、ユーザアクセス情報蓄積部２２２２と、ユーザ特性決定部２２２３と、ユーザ特性ＤＢ２２２４と、を有する。ユーザアクセス情報取得部２２２１は、ネットワークを介して、ユーザによるＰＣ２２５１や２２５６からのアクセス情報を取得する。そして、ユーザアクセス情報蓄積部２２２２は、取得したユーザアクセス情報を各ユーザに対応付けて蓄積する（第２実施形態の図４に類似であるので図示せず）。ユーザ特性ＤＢ２２２４は、ユーザアクセス情報の特徴に対応付けてユーザ特性としてユーザタイプを蓄積する（図２４参照）。ユーザ特性決定部２２２３は、ユーザ特性ＤＢ２２２４を参照して、ユーザ毎のユーザ特性を決定する。
ダイエット促進装置２２１０のダイエット効果蓄積部２２３０は、体重／体脂肪データ取得部２２３１と、ダイエット結果蓄積部２２３２と、を有する。体重／体脂肪データ取得部２２３１は、ネットワークを介して、ユーザによる測定結果であるＰＣ１６５１からの体重／体脂肪データを取得する。また、ダイエット結果蓄積部２２３２は、取得した体重／体脂肪データを各ユーザに対応付けて蓄積する（第２実施形態の図６と類似であるので図示せず）。
ダイエット促進装置２２１０のダイエット促進情報報知部２２４０は、ダイエット促進方法決定部２２４１と、ダイエット促進方法ＤＢ２２４２と、ダイエット促進情報ＤＢ２２４３と、ダイエット促進情報生成部２２４４と、ダイエット促進情報送信部２２４５と、を有する。さらに、促進効果判定部２２４６を有する。ダイエット促進方法ＤＢ２２４２は、ユーザ特性に対応付けてダイエット促進方法を蓄積する（図２５参照）。ダイエット促進方法決定部２２４１は、ユーザ特性推定部２２２０のユーザ特性決定部２２２３が決定したユーザ特性に対応したダイエット促進方法をダイエット促進方法ＤＢ２２４２から取得する。そして、促進効果判定部２２４６の効果判定を参照して、効果有りであればそのまま決定し、効果無しであればダイエット促進方法を切り替える。ダイエット促進情報ＤＢ２２４３は、ダイエット促進方法に対応付けてダイエット促進情報を蓄積する。ユーザ行動促進情報生成部であるダイエット促進情報生成部２２４４は、ダイエット促進方法に対応するダイエット促進情報あるいはその生成アルゴリズムや表示フォーマットを、ユーザ行動促進情報データベースであるダイエット促進情報ＤＢ２２４３から取得して、ダイエット促進情報を生成する。ダイエット促進情報送信部２２４５は、ダイエット促進情報生成部２２４４が生成したダイエット促進情報を対応するユーザに送信する。
促進効果判定部２２４６は、促進効果判定テーブル２２４６ａを有し、ダイエット結果蓄積部２２３２の体重／体脂肪履歴から促進効果が有るか否かを判定する。なお、図２２には図示しないが、促進効果判定部２２４６は、促進効果を判定する促進効果判定条件を有している。
（ユーザ特性ＤＢ）
図２４は、本実施形態に係るユーザ特性ＤＢ２２２４の構成を示す図である。ユーザ特性ＤＢ２２２４には、ユーザアクセス情報の履歴からダイエットに関連するユーザのタイプ分けが可能な情報が格納されている。
図２４は、本実施形態に係るユーザ特性ＤＢ２２２４の構成を示す図である。ユーザ特性ＤＢ２２２４には、ユーザアクセス情報の履歴からダイエットに関連するユーザのタイプ分けが可能な情報が格納されている。
図２４のユーザ特性ＤＢ２２２４には、２つのタイプ分けのタイプ型を示している。第１のタイプ型２４０１はユーザの体型や体質別にタイプ分けがされる。体脂肪率２４０３とＢＭＩ値２４０４（肥満度：Body Mass Index）とに対応付けられて、普通の“肥満”、表面からは見えない“かくれ肥満”、部分的な“かた太り”、などにタイプ分けされる。第２のタイプ型２４０５はユーザの性格別にタイプ分けされる。真面目度２４０７と深刻度２４０８とに対応付けられて、すぐに痩せたい“即効派”、楽しんで痩せればいい“気楽派”、痩せ方にうるさい“理論派”、できるだけ簡単に痩せたい“エコ派”、じっくり長時間かけて痩せる“のんびり派”、などにタイプ分けされる。
なお、タイプ分けがダイエットとは関係の薄いユーザの性格に近づけば近づくほど、もっと一般的な広範囲のアクセス情報からもタイプ分けは可能である。なお、本実施形態はタイプ分けを利用する技術であって、その中身を主題とするものではないので、詳説はしない。また、図２４の第１のタイプ型２４０１と第２のタイプ型２４０５は組み合わせて使用しても、それぞれ独立に使用しても、肥満状況に応じて選択して使用してもよい。
（ダイエット促進方法ＤＢ）
図２５は、本実施形態に係るダイエット促進方法ＤＢ２２４２の構成を示す図である。ダイエット促進方法ＤＢ２２４２は、ユーザ特性に対応してそのユーザに合ったダイエット促進情報を生成するための方法を格納している。
図２５は、本実施形態に係るダイエット促進方法ＤＢ２２４２の構成を示す図である。ダイエット促進方法ＤＢ２２４２は、ユーザ特性に対応してそのユーザに合ったダイエット促進情報を生成するための方法を格納している。
ダイエット促進方法ＤＢ２２４２には、ユーザ特性ＤＢ２２２４と同様の、タイプ型２５０１とタイプ２５０２とに対応付けて、このタイプのユーザに対するダイエット促進となるため、ユーザに報知するどのようなダイエット促進情報を生成するかなどのダイエット促進方法２５０３が記憶されている。
《ダイエット促進装置のハードウェア構成》
図２６は、本実施形態に係るダイエット促進装置２２１０のハードウェア構成を示すブロック図である。
図２６は、本実施形態に係るダイエット促進装置２２１０のハードウェア構成を示すブロック図である。
図２６で、ＣＰＵ２６１０は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図２３の各機能構成部を実現する。ＲＯＭ２６２０は、初期データ及びプログラムなどの固定データ及びプログラムを記憶する。通信制御部２２１１は、ネットワークを介してユーザの家庭の部屋２２５０や店舗２２５５などのＰＣ２２５１／２２５６とデータを送受信する。
ＲＡＭ２６４０は、ＣＰＵ２６１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ２６４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。２６４１は、現在通信制御部２２１１を介して通信しているユーザのユーザＩＤ及びＰＣ２２５１／２２５６の端末ＩＤである。２６４２は、ユーザのＰＣ２２５１／２２５６から得たユーザアクセス情報である。２６４３は、ＰＣ２２５１／２２５６からの体重／体脂肪データを得るタイミングを表わす体重／体脂肪計測タイマである。２６４４は、現在のユーザＩＤに対応する体重計や体脂肪計を識別する体重計／体脂肪計ＩＤである。２６４５は、体重計／体脂肪計ＩＤ２６４４から得られた体重／体脂肪データである。２６４６は、ユーザアクセス情報２６４２の蓄積履歴から推定されたユーザ特性である。２６４７は、体重／体脂肪データ２６４５の蓄積履歴から判定された促進効果判定結果である。２６４８は、ユーザ特性２６４６及び促進効果判定結果２６４７を参照して決定されたダイエット促進方法及びそれにより生成されたダイエット促進情報である。２６４９は、ダイエット促進情報をユーザのＰＣ２２５１／２２５６に送るためのダイエット促進情報送信フォーマットである。
ストレージ２６５０には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータ又はプログラムが記憶されている。２２２２は、ユーザアクセス情報２６４２をユーザＩＤに対応付けて蓄積するユーザアクセス情報蓄積部である。２２３２は、体重／体脂肪データ２６４５をユーザＩＤに対応付けて蓄積するダイエット結果蓄積部である。２２４６ａは、ダイエット促進情報の報知の効果を判定するための促進効果判定テーブルである。また、促進効果判定条件も格納される。２２２４は、ユーザ特性２６４６を推定するために、ユーザアクセス情報の蓄積履歴に対応付けてユーザ特性−本実施形態ではユーザタイプ−を格納するユーザ特性ＤＢである。２２４２は、ユーザ特性に対応付けてダイエット促進情報を生成するためのダイエット促進方法を格納するダイエット促進方法ＤＢである。２２４３は、ダイエット促進方法に対応付けてダイエット促進情報あるいはその生成方法や送信画面フォーマットを格納するダイエット促進情報ＤＢである。ストレージ２６５０には、以下のプログラムが格納される。２６５１は、全体の処理を実行させるダイエット促進処理プログラムである。２６５２は、ダイエット促進処理プログラム２６５１において、ユーザ特性を決定するユーザ特性決定モジュールである。２６５３は、ダイエット促進処理プログラム２６５１において、ダイエット促進方法を決定するダイエット促進方法決定モジュールである。２６５４は、ダイエット促進処理プログラム２６５１において、ダイエット促進情報を生成するダイエット促進情報生成モジュールである。
なお、図２６には、本実施形態に必須なデータやプログラムのみが示されており、ＯＳなどの汎用のデータやプログラムは図示されていない。
《ダイエット促進装置の処理手順》
図２７は、本実施形態に係るダイエット促進装置２２１０の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図２６のＣＰＵ２６１０がＲＡＭ２６４０を使用しながら実行して、図２３の各機能構成部を実現する。
図２７は、本実施形態に係るダイエット促進装置２２１０の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図２６のＣＰＵ２６１０がＲＡＭ２６４０を使用しながら実行して、図２３の各機能構成部を実現する。
まず、ステップＳ２７１１において、ユーザのＰＣ２２５１／２２６からのユーザアクセス情報の受信か否かを判定する。また、ステップＳ２７２１において、ＰＣ２２５１／２２５６から体重／体脂肪を測定する時刻かを判定する。また、ステップＳ２７３１においては、ユーザに対してダイエット促進情報を送信するか否かを判定する。
ユーザアクセス情報の受信であればステップＳ２７１３に進んで、受信したユーザアクセス情報をユーザＩＤに対応付けてユーザアクセス情報蓄積部２２２２に蓄積する。
体重／体脂肪の測定時刻であればステップＳ２７２３に進んで、ユーザＩＤに対応するＰＣ２２５１／２２５６に体重／体脂肪データを要求する。ステップＳ２７２５において体重／体脂肪データの受信を待って、受信すればステップＳ２７２７に進む、ステップＳ２７２７においては、体重／体脂肪データをユーザＩＤに対応付けて、ダイエット結果蓄積部２２３２に蓄積する。
ユーザへのダイエット促進情報の送信であればステップＳ２７３３に進んで、促進効果判定テーブル２２４６ａを参照して促進効果判定処理を行なう。ステップＳ２７３５においては、学習促進効果の有無を判定する。学習促進効果が有ると判定されればステップＳ２７４１に進む、一方、学習促進効果が無いと安定されればステップＳ２７３７に進んで、ユーザアクセス情報蓄積部２２２２のユーザアクセス情報の蓄積履歴に基づき、ユーザ特性ＤＢ２２２４を参照してユーザ特性の再決定を行なう。次に、ステップＳ２７３９において、再決定されたユーザ特性によりダイエット促進方法ＤＢ２２４２を参照して、ダイエット促進方法の再決定を行なう。そして、ステップＳ２７４１においては、ダイエット結果蓄積部２２３２の成績を使用しながら、ダイエット促進方法に対応してダイエット促進情報ＤＢ２２４３からダイエット促進情報あるいはその生成方法などを読み出して、ダイエット促進情報を生成してユーザのＰＣ２２５１／２２５６に送信する。
［第７実施形態］
次に、本発明の第７実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態乃至第６実施形態と比べると、いずれか一方にタイブ分けをするのではなく、どちらのタイプの度合いが強いか、あるいは各タイプへの所属の強さを所属レベルで表わし、その組み合わせによってユーザ行動促進方法（本実施形態では節電に限定）を選択する点で異なる。その他の構成及び動作は、第２実施形態乃至第７実施形態と同様であるため、異なる構成について説明し、同じ構成及び動作については説明を省略する。
［第７実施形態］
次に、本発明の第７実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態乃至第６実施形態と比べると、いずれか一方にタイブ分けをするのではなく、どちらのタイプの度合いが強いか、あるいは各タイプへの所属の強さを所属レベルで表わし、その組み合わせによってユーザ行動促進方法（本実施形態では節電に限定）を選択する点で異なる。その他の構成及び動作は、第２実施形態乃至第７実施形態と同様であるため、異なる構成について説明し、同じ構成及び動作については説明を省略する。
本実施形態によれば、いずれか一方にタイブ分けしてしまうことによる、実際のタイプとのずれを無くして、ユーザの行動を監視しながらよりユーザ特性に応じた対象行動の促進を行なうことができる。
（ユーザ行動促進テーブル）
図２８は、本実施形態に係るユーザ行動促進テーブル２８００の構成を示す図である。
図２８は、本実施形態に係るユーザ行動促進テーブル２８００の構成を示す図である。
図２８のユーザ行動促進テーブル２８００においては、ユーザＩＤ２８０１に対応付けて、各タイプにおける所属レベル（所属強度レベル）２８０２、２８０３が記憶されている。すなわち、各タイプの相対的強さを算出し、その強度順にタイプと評価パラメータを切り替えたり追加したりを行うことも考えられる。たとえば、その順位づけは単純に閲覧履歴の多さにしたがって行ってもよい。そして、各タイプの強弱の組み合わせに対して、節電促進方法２８０４が決定される。
あるいは、ユーザごとに強弱関係を計算し、まずは「強」になっているタイプの評価パラメータを採用し、その後に「中」「低」の順番に評価パラメータの切り替えや追加を行いながら、促進情報を提示して行く。利用パラメータの変化のタイミングは、促進効果検出手段を通して情報提示前後の電気使用量を比較し、あらかじめ定めた任意の閾値以上の値変化がなければ情報の効果なしと解釈して、第２の評価パラメータを採用する。
すなわち、図２８のようにタイプの強さが金銭的報酬、社会的報酬、利他的の順になっているユーザＩＤ（Ｕ０００３）のユーザにおいては、まずは金額換算グラフのWebページを優先・強調して提示するが、提示後に一定の消費電力量の低下が検出されなければ賞賛数グラフを優先・協調するようにWebページのデザインを変える。その利用パラメータの切り替えのタイミングは上記のように情報提示前後での行動変化を解析してもよいし、あらかじめ一定の期間を定めておいて、提示開始からその期間が経過すれば自動的に表示情報を切り替えてもよい。また、閲覧履歴の時間変化を解析し、最初は金銭に関わるページの閲覧数が多かったのが、ある時期を起点にボランティアに関わるページ履歴の方が多くなった時点で、利他的タイプになったと判断し、節電金額表示からCO2排出量表示に切り替えてもよい。すなわち、ユーザ行動の時間変化からユーザ特性の変化を検出あるいは推定して、行動促進情報を変更したり更新したりすることにより、ユーザ特性の変化に追従したきめ細かいユーザ行動促進が可能となる。
なお、本実施形態においては、節電を例に説明したが、第５実施形態の学習促進においても、第６実施形態のダイエット促進においても、まったく同様に適用ができる。
［第８実施形態］
次に、本発明の第８実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態乃至第６実施形態と比べると、ユーザ行動を検知するための機器として、通信端末や計器のみでなく、カメラやマイク、他の種々のセンサ類、携帯端末のＧＰＳによる位置情報などを利用する点で異なる。その他の構成及び動作は、第２実施形態乃至第７実施形態と同様であるため、異なる構成について説明し、同じ構成及び動作については説明を省略する。
次に、本発明の第８実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態乃至第６実施形態と比べると、ユーザ行動を検知するための機器として、通信端末や計器のみでなく、カメラやマイク、他の種々のセンサ類、携帯端末のＧＰＳによる位置情報などを利用する点で異なる。その他の構成及び動作は、第２実施形態乃至第７実施形態と同様であるため、異なる構成について説明し、同じ構成及び動作については説明を省略する。
本実施形態によれば、多種多様な情報収集によりユーザの行動を検知しながら、その検知結果からユーザの特性を分析して、ユーザの行動を監視しながらユーザ特性に応じた対象行動の促進を行なうことができる。
《情報処理システムの構成》
図２９は、本実施形態に係る情報処理システム２９００の構成を示すブロック図である。
図２９は、本実施形態に係る情報処理システム２９００の構成を示すブロック図である。
情報処理システム２９００は、ユーザの行動を監視しながら行動促進情報をユーザに報知する情報処理装置であるユーザ行動促進装置２９１０を有する。ここで、ユーザ行動促進装置２９１０は、上記実施形態の節電促進装置、学習促進装置、ダイエット促進装置を含む概念である。
ユーザ行動促進装置２９１０は、通信制御部２９１１と、ユーザ特性推定部２９２０と、ユーザ行動蓄積部２９３０と、ユーザ行動促進報知部２９４０と、を有する。通信制御部２９１１は、ネットワーク２９６０を介して、各家庭や店舗などのＰＣやビデオカメラ、マイク、センサ類、携帯電話からのＧＰＳ信号などを通信する。
ユーザ特性推定部２９２０は、各家庭の部屋２９５０のＰＣ２９５１や、センサ類２９５２、ビデオカメラ２９５３、マイク２９５４、さらにユーザが携帯する携帯電話２９５５から、ユーザ特性推定用のユーザのアクセス情報を収集して、ユーザ特性を推定する。一方、ユーザ行動蓄積部２９３０も、ネットワーク２９６０を介して、各家庭の部屋２９５０のＰＣ２９５１や、センサ類２９５２、ビデオカメラ２９５３、マイク２９５４、さらにユーザが携帯する携帯電話２９５５から、促進対象のユーザ行動の関連する情報を収集してユーザ行動履歴として蓄積する。
ユーザ行動促進報知部２９４０は、ユーザ特性推定部２９２０からのユーザ特性とユーザ行動蓄積部２９３０からの行動履歴（行動結果／促進効果）とに基づき、ユーザ行動促進情報を生成して通信制御部２９１１からユーザに報知する。
図２９の情報処理システム２９００においては、さらに、ユーザ行動促進装置２９１０が、銀行２９７０や役所２９９０などからユーザ情報を収集して、よりユーザの現状に有ったユーザ行動促進情報を生成して、ユーザに報知する。このように、本実施形態においては、Webページの閲覧情報履歴や、ＳＮＳの参加状況、日常行動を記録するためのカメラ・マイク、ＧＰＳセンサによるユーザ位置情報や金銭的状況を把握するために貯金情報などの金銭情報がユーザ特性の把握のために用いられる。同時に、ユーザ行動促進報知部２９４０から報知されるユーザ行動促進情報も、表示画面に限定されず、音声や、携帯電話へのコール、メール通知、警報ランプや警報音声などを使って、ユーザに報知できる。
［他の実施形態］
なお、本実施形態においては、ユーザの節電行動、学習行動、ダイエット行動の促進についての例を説明したが、他のユーザの行動をユーザ特性に応じて促進するために適用されるのは明らかである。
なお、本実施形態においては、ユーザの節電行動、学習行動、ダイエット行動の促進についての例を説明したが、他のユーザの行動をユーザ特性に応じて促進するために適用されるのは明らかである。
以上、本発明の実施形態について詳述したが、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステム又は装置も、本発明の範疇に含まれる。
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する制御プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされる制御プログラム、あるいはその制御プログラムを格納した媒体、その制御プログラムをダウンロードさせるＷＷＷ(World Wide Web)サーバも、本発明の範疇に含まれる。
［実施形態の他の表現］
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
ユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を収集し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定手段と、
促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を蓄積するユーザ行動蓄積手段と、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報をユーザに報知するユーザ行動促進手段と、
前記ユーザ行動促進手段による前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定手段と、
を備え、
前記促進効果判定手段は、前記ユーザ行動促進手段が報知した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積手段が蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進手段は、前記ユーザ特性推定手段が判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定手段が判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに報知することを特徴とする情報処理システム。
（付記２）
前記ユーザ特性推定手段は、前記第１ユーザ行動情報に対応付けて前記促進対象のユーザ行動に応じたユーザタイプを記憶するユーザ特性データベースを有し、
前記ユーザからネットワークを介して収集した第１ユーザ行動情報の履歴に基づいて、前記ユーザを前記促進対象のユーザ行動に応じたユーザタイプに分類することを特徴とする付記１に記載の情報処理システム。
（付記３）
前記ユーザ特性推定手段によるユーザの前記ユーザタイプへの分類は、複数の所属レベルを有し、
前記ユーザ行動促進手段は、各ユーザタイプの所属レベルの組み合わせに基づいて、前記行動促進情報を生成することを特徴とする付記２に記載の情報処理システム。
（付記４）
前記第１ユーザ行動情報は、ユーザによるネットワークを介した閲覧情報と、ソーシャルネットワーキングサービスへのアクセス情報と、カメラやマイクにより収集されたユーザ情報と、ＧＰＳセンサによるユーザ位置情報と、ユーザの金銭情報との少なくとも１つを含む情報であることを特徴とする付記１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（付記５）
前記促進効果判定手段は、前記第２ユーザ行動情報からの効果の累積、前記第２ユーザ行動情報からの効果の変化、前記第２ユーザ行動情報からの効果の変化率の少なくとも１つに基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定することを特徴とする付記１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（付記６）
前記ユーザ行動促進手段は、
前記ユーザ特性推定手段が推定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定手段が判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、ユーザ行動促進方法を決定するユーザ行動促進方法決定手段と、
前記ユーザ行動促進方法決定手段が決定したユーザ行動促進方法に対応するユーザ行動促進情報を生成するユーザ行動促進情報生成手段と、
を有することを特徴とする付記１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（付記７）
前記ユーザ行動促進方法決定手段は、前記ユーザの特性に対応付けて前記ユーザ行動促進方法を記憶するユーザ行動促進方法データベースを有することを特徴とする付記６に記載の情報処理システム。
（付記８）
前記ユーザ行動促進情報生成手段は、前記ユーザ行動促進方法に対応付けて前記ユーザ行動促進情報を記憶するユーザ行動促進情報データベースを有することを特徴とする付記６又は７に記載の情報処理システム。
（付記９）
前記ユーザ行動促進情報は、前記ユーザ行動促進情報を生成する生成アルゴリズムと、前記ユーザ行動促進情報を表示する画面フォーマットとによって記憶されることを特徴とする付記８に記載の情報処理システム。
（付記１０）
前記ユーザ特性推定手段は、さらに、前記第１ユーザ行動情報の時間変化からユーザの特性の変化を推定し、
前記ユーザ行動促進手段は、前記ユーザ特性推定手段の推定した前記ユーザの特性の変化にしたがって、前記行動促進情報を変更又は更新することを特徴とする付記１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（付記１１）
前記情報処理システムは、ユーザの節電行動を促進する節電促進システムであることを特徴とする付記１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（付記１２）
前記ユーザ特性推定手段は、ユーザが、利己的タイプか利他的タイプか、健康重視タイプか趣味重視タイプか、個人主義タイプか集団主義タイプか、の内の少なくとも１つのタイプ分けを行なうことを特徴とする付記１１に記載の情報処理システム。
（付記１３）
前記ユーザ特性推定手段は、ユーザが利己的タイプの場合に、さらに金銭的報酬重視タイプか社会的報酬重視タイプかのサブタイプに分けることを特徴とする付記１２に記載の情報処理システム。
（付記１４）
前記ユーザ行動促進手段は、前記ユーザ特性推定手段が利己的タイプで金銭的報酬重視タイプと推定した場合は、ユーザに対して節電による金銭的報酬を報知し、前記ユーザ特性推定手段が利己的タイプで社会的報酬重視タイプと推定した場合は、ユーザに対して節電による社会的報酬を報知し、前記ユーザ特性推定手段が利他的タイプと推定した場合は、ユーザに対して節電による社会的貢献をユーザに報知することを特徴とする付記１２に記載の情報処理システム。
（付記１５）
前記情報処理システムは、ユーザの学習行動を促進する学習促進システムであることを特徴とする付記１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（付記１６）
前記情報処理システムは、ユーザのダイエット行動を促進するダイエット促進システムであることを特徴とする付記１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（付記１７）
ユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を収集し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、
促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報をユーザに報知するユーザ行動促進ステップと、
前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、
を備え、
前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて報知した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定ステップにおいて判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに報知することを特徴とするユーザの行動促進方法。
（付記１８）
ネットワークを介してユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定手段と、
前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積手段と、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進手段と、
前記ユーザ行動促進手段による前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定手段と、
を備え、
前記促進効果判定手段は、前記ユーザ行動促進手段が送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積手段が受信して蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進手段は、前記ユーザ特性推定手段が判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定手段が判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする情報処理装置。
（付記１９）
ネットワークを介してユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、
前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進ステップと、
前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、
を備え、
前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて受信して蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定ステップにおいて判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする情報処理装置の制御方法。
（付記２０）
ネットワークを介してユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、
前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進ステップと、
前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、
をコンピュータに実行させるための制御プログラムであって、
前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて受信して蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定ステップにおいて判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする制御プログラム。
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
ユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を収集し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定手段と、
促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を蓄積するユーザ行動蓄積手段と、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報をユーザに報知するユーザ行動促進手段と、
前記ユーザ行動促進手段による前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定手段と、
を備え、
前記促進効果判定手段は、前記ユーザ行動促進手段が報知した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積手段が蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進手段は、前記ユーザ特性推定手段が判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定手段が判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに報知することを特徴とする情報処理システム。
（付記２）
前記ユーザ特性推定手段は、前記第１ユーザ行動情報に対応付けて前記促進対象のユーザ行動に応じたユーザタイプを記憶するユーザ特性データベースを有し、
前記ユーザからネットワークを介して収集した第１ユーザ行動情報の履歴に基づいて、前記ユーザを前記促進対象のユーザ行動に応じたユーザタイプに分類することを特徴とする付記１に記載の情報処理システム。
（付記３）
前記ユーザ特性推定手段によるユーザの前記ユーザタイプへの分類は、複数の所属レベルを有し、
前記ユーザ行動促進手段は、各ユーザタイプの所属レベルの組み合わせに基づいて、前記行動促進情報を生成することを特徴とする付記２に記載の情報処理システム。
（付記４）
前記第１ユーザ行動情報は、ユーザによるネットワークを介した閲覧情報と、ソーシャルネットワーキングサービスへのアクセス情報と、カメラやマイクにより収集されたユーザ情報と、ＧＰＳセンサによるユーザ位置情報と、ユーザの金銭情報との少なくとも１つを含む情報であることを特徴とする付記１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（付記５）
前記促進効果判定手段は、前記第２ユーザ行動情報からの効果の累積、前記第２ユーザ行動情報からの効果の変化、前記第２ユーザ行動情報からの効果の変化率の少なくとも１つに基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定することを特徴とする付記１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（付記６）
前記ユーザ行動促進手段は、
前記ユーザ特性推定手段が推定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定手段が判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、ユーザ行動促進方法を決定するユーザ行動促進方法決定手段と、
前記ユーザ行動促進方法決定手段が決定したユーザ行動促進方法に対応するユーザ行動促進情報を生成するユーザ行動促進情報生成手段と、
を有することを特徴とする付記１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（付記７）
前記ユーザ行動促進方法決定手段は、前記ユーザの特性に対応付けて前記ユーザ行動促進方法を記憶するユーザ行動促進方法データベースを有することを特徴とする付記６に記載の情報処理システム。
（付記８）
前記ユーザ行動促進情報生成手段は、前記ユーザ行動促進方法に対応付けて前記ユーザ行動促進情報を記憶するユーザ行動促進情報データベースを有することを特徴とする付記６又は７に記載の情報処理システム。
（付記９）
前記ユーザ行動促進情報は、前記ユーザ行動促進情報を生成する生成アルゴリズムと、前記ユーザ行動促進情報を表示する画面フォーマットとによって記憶されることを特徴とする付記８に記載の情報処理システム。
（付記１０）
前記ユーザ特性推定手段は、さらに、前記第１ユーザ行動情報の時間変化からユーザの特性の変化を推定し、
前記ユーザ行動促進手段は、前記ユーザ特性推定手段の推定した前記ユーザの特性の変化にしたがって、前記行動促進情報を変更又は更新することを特徴とする付記１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（付記１１）
前記情報処理システムは、ユーザの節電行動を促進する節電促進システムであることを特徴とする付記１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（付記１２）
前記ユーザ特性推定手段は、ユーザが、利己的タイプか利他的タイプか、健康重視タイプか趣味重視タイプか、個人主義タイプか集団主義タイプか、の内の少なくとも１つのタイプ分けを行なうことを特徴とする付記１１に記載の情報処理システム。
（付記１３）
前記ユーザ特性推定手段は、ユーザが利己的タイプの場合に、さらに金銭的報酬重視タイプか社会的報酬重視タイプかのサブタイプに分けることを特徴とする付記１２に記載の情報処理システム。
（付記１４）
前記ユーザ行動促進手段は、前記ユーザ特性推定手段が利己的タイプで金銭的報酬重視タイプと推定した場合は、ユーザに対して節電による金銭的報酬を報知し、前記ユーザ特性推定手段が利己的タイプで社会的報酬重視タイプと推定した場合は、ユーザに対して節電による社会的報酬を報知し、前記ユーザ特性推定手段が利他的タイプと推定した場合は、ユーザに対して節電による社会的貢献をユーザに報知することを特徴とする付記１２に記載の情報処理システム。
（付記１５）
前記情報処理システムは、ユーザの学習行動を促進する学習促進システムであることを特徴とする付記１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（付記１６）
前記情報処理システムは、ユーザのダイエット行動を促進するダイエット促進システムであることを特徴とする付記１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（付記１７）
ユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を収集し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、
促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報をユーザに報知するユーザ行動促進ステップと、
前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、
を備え、
前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて報知した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定ステップにおいて判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに報知することを特徴とするユーザの行動促進方法。
（付記１８）
ネットワークを介してユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定手段と、
前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積手段と、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進手段と、
前記ユーザ行動促進手段による前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定手段と、
を備え、
前記促進効果判定手段は、前記ユーザ行動促進手段が送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積手段が受信して蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進手段は、前記ユーザ特性推定手段が判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定手段が判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする情報処理装置。
（付記１９）
ネットワークを介してユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、
前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進ステップと、
前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、
を備え、
前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて受信して蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定ステップにおいて判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする情報処理装置の制御方法。
（付記２０）
ネットワークを介してユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、
前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進ステップと、
前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、
をコンピュータに実行させるための制御プログラムであって、
前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて受信して蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定ステップにおいて判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、前記行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする制御プログラム。
Claims (10)
- ユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を収集し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定手段と、
促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を蓄積するユーザ行動蓄積手段と、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報をユーザに報知するユーザ行動促進手段と、
前記ユーザ行動促進手段による前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定手段と、
を備え、
前記促進効果判定手段は、前記ユーザ行動促進手段が報知した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積手段が蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進手段は、前記促進効果判定手段が前記促進対象のユーザ行動の促進効果が無いと判定した場合、前記ユーザ特性推定手段が判定した前記ユーザの特性に基づいて、既にユーザに報知した行動促進情報と異なる行動促進情報を生成してユーザに報知することを特徴とする情報処理システム。 - 前記ユーザ特性推定手段は、さらに、前記第１ユーザ行動情報の時間変化からユーザの特性の変化を推定し、
前記ユーザ行動促進手段は、前記ユーザ特性推定手段の推定した前記ユーザの特性の変化にしたがって、前記行動促進情報を変更または更新することを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。 - 前記ユーザ特性推定手段は、前記第１ユーザ行動情報に対応付けて前記促進対象のユーザ行動に応じたユーザタイプを記憶するユーザ特性データベースを有し、前記ユーザからネットワークを介して収集した第１ユーザ行動情報の履歴に基づいて、前記ユーザを前記促進対象のユーザ行動に応じた、複数の所属レベルを有するユーザタイプに分類し、
前記ユーザ行動促進手段は、各ユーザタイプの所属レベルの組み合わせに基づいて、前記行動促進情報を生成することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理システム。 - 前記第１ユーザ行動情報は、ユーザによるネットワークを介した閲覧情報と、ソーシャルネットワーキングサービスへのアクセス情報と、カメラやマイクにより収集されたユーザ情報と、ＧＰＳセンサによるユーザ位置情報と、ユーザの金銭情報との少なくとも１つを含む情報であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
- 前記促進効果判定手段は、前記第２ユーザ行動情報からの効果の累積、前記第２ユーザ行動情報からの効果の変化、前記第２ユーザ行動情報からの効果の変化率の少なくとも１つに基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
- 前記ユーザ行動促進手段は、
前記ユーザ特性推定手段が推定した前記ユーザの特性と、前記促進効果判定手段が判定した前記促進対象のユーザ行動の促進効果とに基づいて、ユーザ行動促進方法を決定するユーザ行動促進方法決定手段と、
前記ユーザ行動促進方法決定手段が決定したユーザ行動促進方法に対応するユーザ行動促進情報を生成するユーザ行動促進情報生成手段と、
を有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理システム。 - ユーザ特性推定手段が、ユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を収集し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、
ユーザ行動蓄積手段が、促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、
ユーザ行動促進手段が、前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報をユーザに報知するユーザ行動促進ステップと、
促進効果判定手段が、前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、
を備え、
前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて報知した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記促進効果判定ステップで前記促進対象のユーザ行動の促進効果が無いと判定した場合、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性に基づいて、既にユーザに報知した行動促進情報と異なる行動促進情報を生成してユーザに報知することを特徴とするユーザの行動促進方法。 - ネットワークを介してユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定手段と、
前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積手段と、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進手段と、
前記ユーザ行動促進手段による前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定手段と、
を備え、
前記促進効果判定手段は、前記ユーザ行動促進手段が送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積手段が受信して蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進手段は、前記促進効果判定手段が前記促進対象のユーザ行動の促進効果が無いと判定した場合、前記ユーザ特性推定手段が判定した前記ユーザの特性に基づいて、既にユーザに報知した行動促進情報と異なる行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする情報処理装置。 - ネットワークを介してユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、
前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進ステップと、
前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、
を備え、
前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて受信して蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記促進効果判定ステップで前記促進対象のユーザ行動の促進効果が無いと判定した場合、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性に基づいて、既にユーザに報知した行動促進情報と異なる行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする情報処理装置の制御方法。 - ネットワークを介してユーザ特性推定用の第１ユーザ行動情報を受信し、前記ユーザの特性を推定するユーザ特性推定ステップと、
前記ネットワークを介して促進対象のユーザ行動に関連する第２ユーザ行動情報を受信して蓄積するユーザ行動蓄積ステップと、
前記促進対象のユーザ行動を促進する行動促進情報を、ネットワークを介してユーザに送信するユーザ行動促進ステップと、
前記ユーザ行動促進ステップによる前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定する促進効果判定ステップと、
をコンピュータに実行させるための制御プログラムであって、
前記促進効果判定ステップにおいては、前記ユーザ行動促進ステップにおいて送信した前記行動促進情報に対応して前記ユーザ行動蓄積ステップにおいて受信して蓄積した前記第２ユーザ行動情報に基づいて、前記促進対象のユーザ行動の促進効果を判定し、
前記ユーザ行動促進ステップにおいては、前記促進効果判定ステップで前記促進対象のユーザ行動の促進効果が無いと判定した場合、前記ユーザ特性推定ステップにおいて判定した前記ユーザの特性に基づいて、既にユーザに報知した行動促進情報と異なる行動促進情報を生成してユーザに送信することを特徴とする制御プログラム。
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