JP5895716B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
ここで、以下に記載する説明の流れについて簡単に述べる。
1:はじめに
1−1:行動パターン認識技術
1−2:実施形態の概要
2:実施形態の詳細
2−1:システム構成の一例
2−2:構成例#1(目標達成度の示唆)
2−2−1:システム構成の詳細
2−2−2:処理の流れ
2−2−3:画面表示の例
2−2−4:変形例(動物への適用)
2−3:構成例#2(詳細行動の表示)
2−3−1:システム構成の詳細
2−3−2:処理の流れ
2−3−3:画面表示の例
2−4:構成例#3(日常行動/非日常行動の判別)
2−4−1:システム構成の詳細
2−4−2:応用例
2−5:構成例の組み合わせについて
3:ハードウェア構成例
4:まとめ
はじめに、本実施形態の技術に関連する行動パターン認識技術について説明する。
ここで説明する行動パターン認識技術は、モーションセンサなどを利用して検知されたユーザの動きや状態に関する情報と位置センサなどを利用して検知された位置情報とを用いてユーザの行動や状況を検出する技術に関する。
まず、図1を参照しながら、上記のような行動パターン認識技術を実現することが可能な行動・状況解析システム10のシステム構成について説明する。図1は、行動・状況解析システム10の全体的なシステム構成について説明するための説明図である。
まず、ルールベース判定について説明する。ルールベース判定とは、ジオカテゴリコードと行動・状況パターンとの組み合わせ毎にスコアを割り当てておき、そのスコアに基づいて入力データに対応する適切な行動・状況パターンを判定する方法である。
次に、学習モデル判定について説明する。学習モデル判定とは、機械学習アルゴリズムを用いて行動・状況パターンを判定するための判定モデルを生成し、生成した判定モデルを用いて入力データに対応する行動・状況パターンを判定する方法である。
ここで、本実施形態の概要について述べる。本実施形態に係る技術は、上記の行動・状況解析システム10などを利用して得られる行動パターンの情報と、テキスト情報などの入力情報とを組み合わせ、より付加価値の高い情報を提供する仕組みに関する。
以下、本実施形態に係る技術の詳細について説明する。
まず、図14を参照しながら、本実施形態に係るシステム構成の一例を紹介する。図14は、本実施形態に係るシステム構成の一例について説明するための説明図である。なお、ここで紹介するシステム構成はあくまでも一例に過ぎず、現在及び将来において利用可能な様々なシステム構成に対して本実施形態に係る技術を適用することが可能である。
まず、構成例#1について説明する。構成例#1は、入力情報から得られるユーザの目標/宣言に対する達成度をユーザに提供する仕組みに関する。
構成例#1に係るシステム(情報提供システム13)は、例えば、図15のようになる。図15に示すように、情報提供システム13は、テキスト情報取得部131と、体験抽出部132と、目標/宣言抽出部133と、目標/宣言照合部134と、対応関係記憶部135と、目標/宣言登録部136とを有する。さらに、情報提供システム13は、達成度記憶部137と、センサ情報取得部138と、行動パターン抽出部139と、達成度更新部140と、達成度表示部141とを有する。
次に、図23を参照しながら、情報提供システム13が実行する処理の流れについて説明する。図23は、情報提供システム13が実行する処理の流れについて説明するための説明図である。なお、図23に示した処理ステップの一部は順序を変更してもよい。例えば、テキスト情報の解析に係る処理ステップの順番とセンサ情報の解析に係る処理ステップの順番とを入れ替えてもよい。
ここで、達成度の表示方法について説明を補足する。
ところで、これまでは人間の行動パターンを対象とする技術について説明を進めてきた。しかし、構成例#1に係る技術は、人間以外の動物に対しても適用可能である。例えば、犬や猫などのペットの首輪にセンサを装着し、飼い主がペットの目標/宣言をテキスト情報として入力することにより、ペットの目標達成度を得ることも可能である。例えば、飼い主が目の届かない場所や時間帯に、ペットがどのくらい運動しているか、といったデータを得ることが可能になる。こうしたデータを解析し、ペットの健康管理を行うことで、ペットの病気予防などに効果を発揮するものと考えられる。
上記のように、構成例#1に係る技術を適用すると、ユーザの目標/宣言、及び行動パターンに基づく達成度が得られる。そこで、この達成度をグラフ化してユーザに表示したり、目標/宣言の達成に向けて達成度が増加傾向にあるか、減少傾向にあるかに応じて目標/宣言に向けた努力の度合いを表示したりする表示方法が実現可能である。さらに、目標/宣言の達成が困難な状況(達成度が著しく低い状況(閾値を下回る場合など))になっている場合に、達成度を下げる要因となった行動パターンの代表例(頻度の多いもの)やヒストグラムなどをユーザに提示して、困難な状況に陥った原因をユーザに提示する表示方法も実現可能である。さらに、達成度を下げる要因となった行動パターンの代表例とは逆の傾向を持つ行動パターンをユーザに提示することで、ユーザが目標/宣言を達成するための助言を与える表示方法も実現可能である。このような表示方法を適用することで、ユーザの目標/宣言の達成を直接的又は間接的にサポートすることが可能になる。
次に、構成例#2について説明する。構成例#2は、入力情報から得られるユーザの体験に関する情報を行動パターンの情報に付加して提供する仕組みに関する。
構成例#2に係るシステム(情報提供システム17)は、例えば、図24のようになる。図24に示すように、情報提供システム17は、テキスト情報取得部171と、体験抽出部172と、抽出結果記憶部173と、センサ情報取得部174と、行動パターン抽出部175と、行動・体験照合部176と、対応関係記憶部177と、付加体験検索部178と、行動・付加体験表示部179とを有する。
次に、図28を参照しながら、情報提供システム17が実行する処理の流れについて説明する。図28は、情報提供システム17が実行する処理の流れについて説明するための説明図である。なお、図28に示した処理ステップの一部は順序を変更してもよい。例えば、テキスト情報の解析に係る処理ステップの順番とセンサ情報の解析に係る処理ステップの順番とを入れ替えてもよい。
ここで、詳細情報の表示方法について説明を補足する。
次に、構成例#3について説明する。構成例#3は、行動パターンの情報、及びテキスト情報などの入力情報から得られるユーザの体験のうち、非日常的な行動や体験を判別してユーザに提供する仕組みに関する。
構成例#3に係るシステム(情報提供システム19)は、例えば、図29のようになる。図29に示すように、情報提供システム19は、テキスト情報取得部191と、体験抽出部192と、抽出結果記憶部193と、センサ情報取得部194と、行動パターン抽出部195と、行動・体験照合部196と、対応関係記憶部197と、非日常行動判別部198と、非日常行動表示部199とを有する。
図30に非日常行動の判別ロジックを具体的に示したが、このようにして日常行動/非日常行動を判別できるようにすることで、ユーザの健康状態や詳細な状況を推定することが可能になる。例えば、図30に示した(非日常#1)の場合、普段抽出されない深夜の行動が抽出されていることから、不眠症ではないかと推定される。図30の例では説明の都合上、条件を単純化しているが、例えば、日中に「居眠り」行動が抽出されていれば、夜更かしや生活リズムの乱れなどが理由として推定される。さらに条件を追加することで、不眠症など、健康状態の診断に利用することも可能になる。
上記の構成例#1〜#3に係る技術は任意に組み合わせることも可能である。テキスト情報から体験に関する情報を抽出する技術、及びセンサ情報から行動パターンを抽出する技術に関しては共通しているため、他の機能ブロックを直列又は並列に接続することで、任意の構成例#1〜#3の一部又は全部を組み合わせることが可能である。また、複数の構成例を組み合わせる場合、共通する機能を有する機能ブロックを共有するように設計することで、処理負荷の低減やメモリ使用量の削減効果などを見込める。こうした組み合わせ構成についても、当然に本実施形態の技術的範囲に属する。
上記の行動・状況認識システム10、情報提供システム13、17、19、情報端末CL、サーバ装置SVが有する各構成要素の機能は、例えば、図31に示すようなハードウェア構成を用いて実現することが可能である。つまり、当該各構成要素の機能は、コンピュータプログラムを用いて図31に示すハードウェアを制御することにより実現される。なお、このハードウェアの形態は任意であり、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯電話、PHS、PDA等の携帯情報端末、ゲーム機、又は種々の情報家電がこれに含まれる。但し、上記のPHSは、Personal Handy−phone Systemの略である。また、上記のPDAは、Personal Digital Assistantの略である。
最後に、本実施形態の技術的思想について簡単に纏める。以下に記載する技術的思想は、例えば、PC、携帯電話、携帯ゲーム機、携帯情報端末、情報家電、カーナビゲーションシステム等、種々の情報処理装置に対して適用することができる。
テキスト情報から所定の事柄を抽出する事柄抽出部と、
前記所定の事柄に関連付けられた一又は複数の行動パターンを特定する行動パターン特定部と、
センサ情報から前記所定の事柄に関連付けられた各前記行動パターンを抽出する行動抽出部と、
前記所定の事柄と当該事柄に関連付けられた各前記行動パターンとの組み合わせ毎に、各前記行動パターンが前記所定の事柄に寄与する度合いを表した寄与度を用い、前記センサ情報から抽出された各前記行動パターンに基づいて、前記事柄に関する状態を表す状態情報を生成する状態解析部と、
を備える、
情報処理装置。
前記状態解析部により生成された前記状態情報を表示させる状態表示部をさらに備える、
上記(1)に記載の情報処理装置。
ユーザが保持する端末装置に搭載されたセンサが検出したセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、
前記ユーザが入力したテキスト情報を取得するテキスト情報取得部と、
をさらに備え、
前記事柄抽出部は、前記テキスト情報取得部により取得されたテキスト情報から前記所定の事柄を抽出し、
前記行動抽出部は、前記センサ情報取得部により取得されたセンサ情報から前記行動パターンを抽出する、
上記(1)又は(2)に記載の情報処理装置。
前記状態表示部は、ユーザが保持する端末装置の表示部に前記状態情報を表示させる、
上記(2)に記載の情報処理装置。
前記状態情報は、
前記所定の事柄が、達成が希望される事柄である場合において、当該事柄に対する現在の達成度合いを表した達成度と、
前記所定の事柄に関連付けられた前記行動パターンから取得され、前記所定の事柄の現在の状態に関する現在値と、
前記所定の事柄に関連付けられた前記行動パターンから取得される値であって、前記所定の事柄の現在の状態に関する現在値と、前記所定の事柄の過去の状態に関する過去値とを比較した比較値と、
のいずれか1つを少なくとも含む、
上記(1)〜(4)のいずれか1項に記載の情報処理装置。
前記状態情報は、
前記所定の事柄が、達成が希望される事柄である場合において、当該事柄に対する現在の達成度合いを表した達成度であり、
前記達成度の増加又は減少傾向に応じて、前記達成が希望される事柄の達成に向けて努力しているか否かを判定し、判定結果をユーザに提示する努力傾向通知部をさらに備える、
上記(3)〜(5)のいずれか1項に記載の情報処理装置。
前記状態情報は、
前記所定の事柄が、達成が希望される事柄である場合において、当該事柄に対する現在の達成度合いを表した達成度であり、
前記達成度が所定の閾値を下回った場合、過去に負の寄与度を与えた行動パターンの中で頻度の高い行動パターン、又は、過去に負の寄与度を与えた行動パターンのヒストグラムをユーザに提示する原因通知部をさらに備える、
上記(3)〜(6)のいずれか1項に記載の情報処理装置。
前記状態情報は、
前記所定の事柄が、達成が希望される事柄である場合において、当該事柄に対する現在の達成度合いを表した達成度であり、
前記達成度が所定の閾値を下回った場合、過去に負の寄与度を与えた行動パターンの中で頻度の高い行動パターンと逆の傾向を有する行動パターンをユーザに提示する助言通知部をさらに備える、
上記(3)〜(7)のいずれか1項に記載の情報処理装置。
移動体に取り付けた端末装置に搭載されたセンサが検出したセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、
前記移動体を管理するユーザが入力したテキスト情報を取得するテキスト情報取得部と、
をさらに備え、
前記事柄抽出部は、前記テキスト情報取得部により取得されたテキスト情報から前記所定の事柄を抽出し、
前記行動抽出部は、前記センサ情報取得部により取得されたセンサ情報から前記行動パターンを抽出する、
上記(1)又は(2)に記載の情報処理装置。
テキスト情報から所定の事柄を抽出することと、
前記所定の事柄に関連付けられた一又は複数の行動パターンを特定することと、
センサ情報から前記所定の事柄に関連付けられた各前記行動パターンを抽出することと、
前記所定の事柄と当該事柄に関連付けられた各前記行動パターンとの組み合わせ毎に、各前記行動パターンが前記所定の事柄に寄与する度合いを表した寄与度を用い、前記センサ情報から抽出された各前記行動パターンに基づいて、前記事柄に関する状態を表す状態情報を生成することと、
を含む、
情報処理方法。
テキスト情報から所定の事柄を抽出する事柄抽出機能と、
前記所定の事柄に関連付けられた一又は複数の行動パターンを特定する行動パターン特定機能と、
センサ情報から前記所定の事柄に関連付けられた各前記行動パターンを抽出する行動抽出機能と、
前記所定の事柄と当該事柄に関連付けられた各前記行動パターンとの組み合わせ毎に、各前記行動パターンが前記所定の事柄に寄与する度合いを表した寄与度を用い、前記センサ情報から抽出された各前記行動パターンに基づいて、前記事柄に関する状態を表す状態情報を生成する状態解析機能と、
をコンピュータに実現させるためのプログラム。
テキスト情報からユーザの体験を示す体験情報を抽出する体験抽出部と、
センサ情報から行動パターンを抽出する行動抽出部と、
体験情報と行動パターンとの対応関係を示す関係情報に基づいて前記センサ情報から抽出された行動パターンに対応する体験情報を抽出する対応体験抽出部と、
前記テキスト情報から抽出された体験情報に関する情報と、前記行動パターンに対応する体験情報に関する情報とを併せて表示させる表示制御部と、
を備える、
情報処理装置。
前記体験抽出部は、体験の種類、体験の場所、体験の時間、体験の対象物から選択される少なくとも1つの情報を前記体験情報として前記テキスト情報から抽出する、
上記(12)に記載の情報処理装置。
前記表示制御部は、前記センサ情報から抽出される行動パターンに対応する体験情報に関する情報を表示させ、ユーザが詳細表示の操作を行った場合に、前記テキスト情報から抽出される体験情報に関する情報を表示させる、
上記(12)又は(13)に記載の情報処理装置。
ユーザが保持する端末装置に搭載されたセンサが検出したセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、
前記ユーザが入力したテキスト情報を取得するテキスト情報取得部と、
をさらに備え、
前記体験抽出部は、前記テキスト情報取得部により取得されたテキスト情報から前記体験情報を抽出し、
前記行動抽出部は、前記センサ情報取得部により取得されたセンサ情報から前記行動パターンを抽出する、
上記(12)〜(14)のいずれか1項に記載の情報処理装置。
前記センサ情報から抽出された行動パターンが非日常的であるか否かを判定する非日常行動判定部をさらに備える、
上記(12)〜(15)のいずれか1項に記載の情報処理装置。
前記非日常行動判定部は、前記テキスト情報から抽出された体験情報が非日常的であるか否かをさらに判定する、
上記(16)に記載の情報処理装置。
前記表示制御部は、前記非日常行動判定部により非日常的であると判定された場合に、当該判定の結果に対応する体験情報に関する情報を強調表示させる、
上記(16)又は(17)に記載の情報処理装置。
前記非日常行動判定部は、日常的に抽出される時間帯とは異なる時間帯に抽出された体験情報又はいずれの時間帯にも抽出されなかった体験情報に対応する行動を非日常的と判定する、
上記(16)〜(18)のいずれか1項に記載の情報処理装置。
前記非日常行動判定部は、日常的に抽出される体験の種類とは異なる種類の体験情報に対応する行動を非日常的と判定する、
上記(16)〜(18)のいずれか1項に記載の情報処理装置。
テキスト情報からユーザの体験を示す体験情報を抽出するステップと、
センサ情報から行動パターンを抽出するステップと、
体験情報と行動パターンとの対応関係を示す関係情報に基づいて前記センサ情報から抽出された行動パターンに対応する体験情報を抽出するステップと、
前記テキスト情報から抽出された体験情報に関する情報と、前記行動パターンに対応する体験情報に関する情報とを併せて表示させるステップと、
を含む、
情報処理方法。
テキスト情報からユーザの体験を示す体験情報を抽出する体験抽出機能と、
センサ情報から行動パターンを抽出する行動抽出機能と、
体験情報と行動パターンとの対応関係を示す関係情報に基づいて前記センサ情報から抽出された行動パターンに対応する体験情報を抽出する対応体験抽出機能と、
前記テキスト情報から抽出された体験情報に関する情報と、前記行動パターンに対応する体験情報に関する情報とを併せて表示させる表示制御機能と、
をコンピュータに実現させるためのプログラム。
101 モーションセンサ
102 動き・状態認識部
103 時刻情報取得部
104 位置センサ
105 GIS情報取得部
106 行動・状況認識部
13 達成度提供システム
131 テキスト情報取得部
132 体験抽出部
133 目標/宣言抽出部
134 目標/宣言照合部
135 対応関係記憶部
136 目標/宣言登録部
137 達成度記憶部
138 センサ情報取得部
139 行動パターン抽出部
140 達成度更新部
141 達成度表示部
151 種類特徴量抽出部
152 体験種類判別部
153 体験種類モデル記憶部
154 場所特徴量抽出部
155 体験場所抽出部
156 体験場所モデル記憶部
157 時間特徴量抽出部
158 体験時間抽出部
159 体験時間モデル記憶部
171 テキスト情報取得部
172 体験抽出部
173 抽出結果記憶部
174 センサ情報取得部
175 行動パターン抽出部
176 行動・体験照合部
177 対応関係記憶部
178 付加体験検索部
179 行動・付加体験表示部
191 テキスト情報取得部
192 体験抽出部
193 抽出結果記憶部
194 センサ情報取得部
195 行動パターン抽出部
196 行動・体験照合部
197 対応関係記憶部
198 非日常行動判別部
199 非日常行動表示部
CL 情報端末
SV サーバ装置
Claims (11)
- ソーシャルネットワーキングサービスまたはアプリケーションから取得されたテキスト情報からユーザの体験を示す体験情報を抽出する体験抽出部と、
センサ情報から行動パターンを抽出する行動抽出部と、
体験情報と行動パターンとの対応関係を示す関係情報に基づいて前記センサ情報から抽出された行動パターンに対応する体験情報を抽出する対応体験抽出部と、
前記テキスト情報から抽出された体験情報に関する情報と、前記行動パターンに対応する体験情報に関する情報とを併せて表示させる表示制御部と、
を備える、
情報処理装置。 - 前記体験抽出部は、体験の種類、体験の場所、体験の時間、体験の対象物から選択される少なくとも1つの情報を前記体験情報として前記テキスト情報から抽出する、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記表示制御部は、前記センサ情報から抽出される行動パターンに対応する体験情報に関する情報を表示させ、ユーザが詳細表示の操作を行った場合に、前記テキスト情報から抽出される体験情報に関する情報を表示させる、
請求項1または2に記載の情報処理装置。 - ユーザが保持する端末装置に搭載されたセンサが検出したセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、
前記ユーザが入力した前記テキスト情報を取得するテキスト情報取得部と、
をさらに備え、
前記体験抽出部は、前記テキスト情報取得部により取得されたテキスト情報から前記体験情報を抽出し、
前記行動抽出部は、前記センサ情報取得部により取得されたセンサ情報から前記行動パターンを抽出する、
請求項1〜3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記センサ情報から抽出された行動パターンが非日常的であるか否かを判定する非日常行動判定部をさらに備える、
請求項1〜4のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記非日常行動判定部は、前記テキスト情報から抽出された体験情報が非日常的であるか否かをさらに判定する、
請求項5に記載の情報処理装置。 - 前記表示制御部は、前記非日常行動判定部により非日常的であると判定された場合に、当該判定の結果に対応する体験情報に関する情報を強調表示させる、
請求項5または6に記載の情報処理装置。 - 前記非日常行動判定部は、日常的に抽出される時間帯とは異なる時間帯に抽出された体験情報又はいずれの時間帯にも抽出されなかった体験情報に対応する行動を非日常的と判定する、
請求項5〜7のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記非日常行動判定部は、日常的に抽出される体験の種類とは異なる種類の体験情報に対応する行動を非日常的と判定する、
請求項5〜7のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - ソーシャルネットワーキングサービスまたはアプリケーションから取得されたテキスト情報からユーザの体験を示す体験情報を抽出するステップと、
センサ情報から行動パターンを抽出するステップと、
体験情報と行動パターンとの対応関係を示す関係情報に基づいて前記センサ情報から抽出された行動パターンに対応する体験情報を抽出するステップと、
前記テキスト情報から抽出された体験情報に関する情報と、前記行動パターンに対応する体験情報に関する情報とを併せて表示させるステップと、
を含む、
情報処理方法。 - ソーシャルネットワーキングサービスまたはアプリケーションから取得されたテキスト情報からユーザの体験を示す体験情報を抽出する体験抽出機能と、
センサ情報から行動パターンを抽出する行動抽出機能と、
体験情報と行動パターンとの対応関係を示す関係情報に基づいて前記センサ情報から抽出された行動パターンに対応する体験情報を抽出する対応体験抽出機能と、
前記テキスト情報から抽出された体験情報に関する情報と、前記行動パターンに対応する体験情報に関する情報とを併せて表示させる表示制御機能と、
をコンピュータに実現させるためのプログラム。
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