JP6065551B2 - 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、促進の対象となる行動である促進対象行動についての情報を処理する情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

近年、環境破壊、エネルギー枯渇、あるいは交通渋滞など様々な社会問題が世界規模で発生している。これらの問題を解決するには、システムの高度化だけでは不十分であり、人々の協力行動がどうしても必要となる。従って、人々の協力行動を効果的に促進するための仕組みが期待されている。

協力行動を促進する仕組みの一例として、行動結果をユーザにフィードバック情報として与える仕組みを挙げることができる。例えば、協力行動の一例としての省エネ行動に関して、特許文献１には、ビルのテナント毎に、消費電力やゴミの削減量をエコポイントに換算し、金銭的なインセンティブとしてフィードバックする仕組みが提案されている。また、特許文献２には、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仕組みが提案されている。

ところで、非特許文献１では、社会心理的な知見として、環境保護のような他人や社会へのメリットを重視する人に対して金銭的インセンティブ情報を強調すると、行動抑制が発生するなどかえって逆効果になる可能性が指摘されている。

従って、協力行動の促進効果を高めるためには、特許文献１や特許文献２のように単に画一的な情報をフィードバックするだけでは不十分であり、ユーザ個々の動機に合わせた情報提供を行うことが効果的である。

特許文献３は、調査依頼者から要求があった際に消費者に対してアンケート形式の質問情報を送り、その回答を集計することによって消費者が意思決定時に考慮する評価基準（すなわち、行動動機）の重要度を数値化する技術について記載している。

特開２００１−２６５９０２号公報（ページＮｏ．６および図２） 特開２０１０−１８２１８７号公報（ページＮｏ．４および図１） 特開２００４−２５８７６２号公報（ページＮｏ．９−１０および図３）

福井、藤井ら、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、Ｖｏｌ．１９、 Ｎｏ．１、 ｐｐ．１３７−１４４、 ２００２ 小西・村上ら、節電行動に対する態度と他者行動可視化効果に関する心理学調査、２０１１、日本行動計量学会・第３９回大会抄録

人の動機は常に一定というわけではなく、変化することがある。例えば、節電行動を例に挙げると、最初のうちは家計の節約のためであったが、途中から周囲の人から賞賛を得るため、というように動機が変化することがある。

特許文献３における動機収集は、調査依頼者からの要求があった場合のみにしか実行されない。すなわち、特許文献３の技術では最新の動機を把握することができず、古い動機に基づいた情報提供が行われる可能性がある。よって、特許文献３の技術では、協力行動を十分に促進することはできない。

一方、短い周期で繰り返しアンケートを実施するようなシステムを構築すれば、最新の動機を把握することができる可能がある。しかしながら、このようなシステムの場合、動機が変化していない状態であってもアンケートが繰り返し実施されることになるので、ユーザにとってはかなりの負担となる。また、システム自体の処理負荷や装置コストが増大する虞もある。

ところで、例えば、ユーザによって常に最新の動機が入力されるような構成でない限り、動機の変化を直接観測することは困難である。従って、動機の変化は、推定せざるを得ない。動機の変化を推定する場合、ユーザの行動の変化が有効な手がかりとなる。例えば、上記の節電行動において、金銭メリットを動機とするユーザに対して節約金額に関する情報を提供していながら、そのユーザが節電に取り組まなくなった場合、動機が変化したと推定することができる。

しかしながら、節電行動の変化は、動機が変化した場合だけではなく、気温変化や家族の増減等の環境変化（外的要因と言う）が発生した場合にも起こりうる。従って、例えば、節電行動に対するユーザの行動状態を示す指標である電気消費量の上昇（節電の程度が低下）が観察されたが、実際には、その原因が動機の変化ではなく環境の変化である場合、ユーザの動機が変化していないにも拘わらず動機収集のためのアンケートが実施されることとなる。従って、単に行動の変化を検出した時点で自動的に動機収集用のアンケートを実施する構成の場合、短い周期で繰り返しアンケートを実施する場合に較べれば幾分は改善されているものの、ユーザへの負担が十分に解消されたとは言い難い。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、促進対象行動に対するユーザの動機を収集する際、ユーザに対する負担を最小限に抑えることが可能な、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本発明の情報処理装置は、促進の対象となる行動である促進対象行動についてのユーザの行動状態を示す指標である行動指標の変化と、前記ユーザの動機タイプにおける典型行動の変化と、に基づいて前記ユーザの動機変化を推定し、推定結果として出力する動機変化推定手段と、 前記推定結果に基づいた情報収集処理を実行する情報収集手段と、を備える。

本発明の情報処理方法は、促進の対象となる行動である促進対象行動についてのユーザの行動状態を示す指標である行動指標の変化と、前記ユーザの動機タイプにおける典型行動の変化と、に基づいて前記ユーザの動機変化を推定し、推定結果として出力し、前記推定結果に基づいた情報収集処理を実行する。

本発明の情報処理プログラムは、促進の対象となる行動である促進対象行動についてのユーザの行動状態を示す指標である行動指標の変化と、前記ユーザの動機タイプにおける典型行動の変化と、に基づいて前記ユーザの動機変化を推定し、推定結果として出力する第１処理と、 前記推定結果に基づいた情報収集処理を実行する第２処理と、をコンピュータに実行させる。

本発明によって、促進対象行動に対するユーザの動機を収集する際、ユーザに対する負担を最小限に抑えることが可能となる。

本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 図１に示す情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 図３に示す情報処理装置における個人情報データベースのデータ構造を示す図である。 図３に示す情報処理装置における典型行動データベースのデータ構造を示す図である。 図３に示す情報処理装置の概略動作を示すフローチャートである。 検出部における電気使用量変化の有無判断動作を示す図である。 検出部における家計支出変化の有無判断動作を示す図である。 推定部における動機変化推定に用いられる動機変化推定用テーブルの図である。 動機収集部によって実施される動機収集のためのアンケートの例である。 本発明の第４の実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 図１１に示すメモリに格納される情報処理プログラムの構成例を示すブロック図である。

［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示すブロック図である。情報処理装置１００は、促進の対象となる行動である促進対象行動（たとえば、節電行動、省エネ行動、節水行動、購買行動等）についての情報を処理する。情報処理装置１００は、動機変化推定部１０２（動機変化推定手段）と、情報収集部１０４（情報収集手段）と、を備える。

図２は、図１に示す情報処理装置１００の動作例を示すフローチャートである。動機変化推定部１０２は、促進対象行動についてのユーザの行動状態を示す指標である行動指標の変化と、ユーザの動機タイプにおける典型行動の変化と、に基づいてユーザの動機変化を推定し、推定結果として出力する（ステップＳ１）。情報収集部１０４は、推定結果に基づいた情報収集処理を実行する（ステップＳ２）。

例えば、情報処理装置１００のメモリ（不図示）には、行動指標の変化の有無と典型行動の変化の有無の組み合わせ毎の推定結果を規定した第１テーブルが予め記憶されている。動機変化推定部１０２は、上記各変化の有無の組み合わせ結果に基づいて上記第１テーブルに規定された推定結果のうちのいずれかを選択する。ここで、必ずしも全ての組み合わせ毎に異なる推定結果である必要はなく、推定結果は一部重複してもよい。

また、情報処理装置１００のメモリ（不図示）には、推定結果毎に適した情報収集処理を規定した第２テーブルが予め記憶されている。情報収集部１０４は、動機変化推定部１０２から入力した推定結果に対応する情報収集処理を上記第２テーブルに規定された情報収集処理の中から選択する。

以上説明した第１の実施形態において、情報収集処理（例えば、動機を把握するために実施されるユーザへのアンケート）は、動機の推定結果に基づいて実行される。そして、動機の推定は、行動指標の変化と典型行動の変化とに基づいて行われる。このような動機推定を行うことにより、行動指標の変化が、動機変化によるものなのか、環境変化によるものなのかを区別することが可能となる。これにより、本当に必要な時に限りアンケートを実施することができる。従って、促進対象行動に対するユーザの動機を収集する際、ユーザに対する負担を最小限に抑えることが可能となる。
［第２の実施形態］
［構成］
図３は、本発明の第２の実施形態に係る情報処理装置１０の構成例を示すブロック図である。情報処理装置１０は、促進の対象となる行動である促進対象行動についての情報を処理する。

情報処理装置１０は、センシング部１２と、動機変化推定部１４と、情報収集部１６と、記憶部１８と、を備える。

センシング部１２は、促進対象行動（例えば、節電行動）についてのユーザの行動状態を示す指標である行動指標（たとえば、電気使用量）の推移を示す情報と、後述する動機タイプ毎の典型行動（たとえば、家計支出、安い商品の購入、価格サイトの閲覧行動等）の推移を示す情報を取得する。センシング部１２によって取得された情報は、動機変化推定部１４によって読み出される。

動機変化推定部１４は、検出部３０と推定部３２とを備える。検出部３０は、センシング部１２によって取得された情報をモニタリングし、「行動指標」の変化と、ユーザの動機タイプにおける「典型行動」の変化とを検出し、変化情報として出力する。推定部３２は、変化情報に基づいてユーザの動機変化を推定し、推定結果として出力する。

情報収集部１６は、制御部４０と、動機収集部４２と、環境変化要因究明部４４と、を備える。制御部４０は、推定部３２によって推定された推定結果に基づいて、動機収集部４２および環境変化要因究明部４４を適宜駆動することで必要な情報収集を行う。動機収集部４２は、ユーザの動機を収集する。具体的には、動機収集部４２は、動機を特定するための質問事項が記載されたアンケートをユーザに対して発行し、最新の動機を把握する。

環境変化要因究明部４４は、環境変化の要因を究明する。具体的には、環境変化要因究明部４４は、所定の環境情報を取得して解析することで環境変化要因を調査する。この調査にて環境変化要因が断定できなかった場合、環境変化要因究明部４４は、ユーザに対して直接的な聞き取り調査を行うことで、環境変化要因をさらに究明する。ユーザへの聞き取り調査を行っても環境変化の要因を究明できなかった場合、環境変化要因究明部４４は、その旨を制御部４０へ通知する。この通知を受けた制御部４０は、動機収集部４２を駆動し、ユーザの動機を収集する。動機収集部４２は、ユーザに対してアンケートを実施することで、最新の動機を把握する。

記憶部１８は、個人情報データベース５０と典型行動データベース５２を格納する。

図４は、個人情報データベース５０のデータ構造を示す図である。個人情報データベース５０は、ユーザ毎に、動機タイプ（例えば、金銭メリットタイプ、賞賛期待タイプ等）および個人プロファイル（例えば、年齢、性別等）を定義する。動機タイプには常に最新のデータが格納される。すなわち、新規登録時からユーザの動機に変化が無い場合、個人情報データベース５０の動機タイプも一定のままである。一方、動機が変化した場合、個人情報データベース５０の動機タイプは動機収集部４２によって収集された最新の動機タイプに更新される。

図５は、典型行動データベース５２のデータ構造を示す図である。典型行動データベース５２は、動機タイプ（例えば、金銭メリットタイプ、賞賛期待タイプ等）毎の典型行動（例えば、家計支出、安い商品を買う等）を定義する。
［概略動作説明］
図６は、図３に示す情報処理装置１０の概略動作を示すフローチャートである。検出部３０は、センシング部１２によってセンスされた情報をモニタリングし、行動指標および典型行動の各変化を検出する（ステップＳ１０）。推定部３２は、各変化の有無の組み合わせに基づいて動機変化を推定する（ステップＳ１１）。制御部４０は、推定部３２によって推定された推定結果に基づいて、動機収集部４２および環境変化要因究明部４４を適宜駆動することで必要な情報収集を行う（ステップＳ１２）。
［詳細動作説明］
図３に示す情報処理装置１０の詳細動作について説明する。なお、以下では、促進対象行動を「節電行動」とした場合の動作について説明する。また、節電行動に対するユーザの動機タイプは、例えば、金銭メリットタイプ、社会メリットタイプ、賞賛期待タイプ、恥ずかしがりやタイプ、無気力タイプ、面倒タイプの６タイプに分類される（非特許文献２参照）。各ユーザの初期動機タイプは、ユーザの新規登録時において、アンケートあるいはユーザの申告等によって決定される。決定された動機タイプは、個人情報データベース５０（図４参照）に登録される。

また、典型行動データベース５２（図５参照）には、動機タイプ毎に行動傾向とそれに対応する典型行動とが規定されている。例えば、「金銭タイプ」のユーザは、行動傾向として自分の出費を気にすると考えられるため、典型行動として“家計支出の変化”、“安い商品を買う”、“購入サイトとシェアサイトで値段比較を行う”などが分類されているものとする。また、「賞賛期待タイプ」のユーザは、は他者を含めての自分のランキング位置を気にすると考えられるため、典型行動として“ランキングページを見る”、“いいね！の後に頻度が上がる”などが分類されているものとする。なお、典型行動は、各動機タイプに最低１つあればよく、必ずしも複数である必要はない。

検出部３０は、センシング部１２から、対象ユーザ（以下、対象ユーザを「ユーザＡ」とする）の電気使用量（節電行動の場合の行動指標）情報を取得し、変化の有無を判断する。

図７は、検出部３０における電気使用量変化の有無判断動作を示す図である。図７において、横軸は時間（月刻み）であり、縦軸は電気使用量である。単位時間ｔ１および閾値α１は、予め定められているものとする。検出部３０は、単位時間ｔ１内における電気使用量の変化量β１が閾値α１以上である場合、「電力使用量変化有り」と判断する。一方、単位時間ｔ１内における電気使用量の変化量β１が閾値α１以上でない場合、検出部３０は、「電力使用量変化無し」と判断する。検出部３０は、電気使用量変化の判断結果（有り／無し）を、推定部３２へ出力する。

また、検出部３０は、ユーザＡをキーとして個人情報データベース５０（図４）を検索し、ユーザＡの動機タイプを特定する。さらに、検出部３０は、特定された動機タイプをキーとして典型行動データベース（図５）を検索し、モニタリング対象となる典型行動を決定する。この場合、たとえば、モニタリング対象の典型行動として“家計支出”が決定されたものとする。検出部３０は、センシング部１２からユーザＡの家計支出の推移に関する情報を取得し、変化の有無を判断する。なお、この場合の家計支出には、電気使用量は含まれないものとする。

なお、検出部３０におけるモニタリング対象の典型行動は、上述したように１つの典型行動であってもよいが、複数の典型行動であってもよい。その場合、検出部３０は、例えば、選択した全ての典型行動に変化があった場合、あるいは、一定数以上の典型行動に変化があった場合に“典型行動に変化有り”との結論を出すことができる。また、モニタリング対象の典型行動は、現在の動機タイプの典型行動に限定されず、他の動機タイプの典型行動であってもよい。

図８は、検出部３０における家計支出変化の有無判断動作を示す図である。図８において、横軸は時間（月刻み）であり、縦軸は家計支出である。単位時間ｔ２および閾値α２は、予め定められているものとする。検出部３０は、単位時間ｔ２内における家計支出の変化量β２が閾値α２以上である場合、「家計支出に変化あり」と判断する。一方、単位時間ｔ２内における会計支出の変化量β２が閾値α２以上でない場合、検出部３０は、「家計支出変化無し」と判断する。検出部３０は、家計支出変化の判断結果（有り／無し）を、推定部３２へ出力する。

推定部３２は、電気使用量変化の判断結果（有り／無し）および家計支出変化の判断結果（有り／無し）に基づいて、ユーザＡの動機変化の推定を行う。具体的には、図９に示すような動機変化推定用テーブル（第１テーブル）が、情報処理装置１０内のいずれかの場所（記憶部１８あるいは推定部３２が備えるメモリ等）に予め準備される。動機変化推定用テーブルには、電気使用量変化（有り／無し）と家計支出変化（有り／無し）の組み合わせ毎の推定結果が定義されている。具体的には、以下に示す推定結果が定義されている。
（推定結果１） 電気使用量変化（有り）／家計支出変化（有り）の場合、行動指標（電気使用量）の変化の原因が動機変化か環境変化か判断困難と推定される。
（推定結果２） 電気使用量変化（有り）／家計支出変化（無し）の場合、行動指標（電気使用量）の変化の原因は、環境変化によるものであると推定される。行動指標のみが変化している場合は、ユーザの動機自体は変化しておらず環境変化の影響のみを受けている蓋然性が高い。
（推定結果３） 電気使用量変化（無し）／家計支出変化（有り）の場合、行動指標（電気使用量）に変化はないが動機の変化があると推定される。行動指標に変化が無く典型行動のみが変化している場合は、環境変化の影響は受けずにユーザの動機のみが変化した蓋然性が高い。
（推定結果４） 電気使用量変化（無し）／家計支出変化（無し）の場合、動機変化も環境変化も発生していないと推定される。

推定部３２は、検出部３０から入力した２種類の判断結果をキーとして動機変化推定用テーブル（図９）をサーチすることにより、（推定結果１）〜（推定結果４）のいずれかを得る。
制御部４０は、推定部３２によって推定された（推定結果１）〜（推定結果４）に基づいて、動機収集部４２および環境変化要因究明部４４を、以下の（１）〜（４）に示すように、適宜駆動することで必要な情報収集を行う。具体的には、情報処理装置１０内のいずれかの場所（記憶部１８あるいは制御部４０が備えるメモリ等）に、（推定結果１）〜（推定結果４）と（１）〜（４）の処理とを対応付けたテーブル（第２テーブル）を記憶しておく。制御部４０は、推定部３２から入力した（推定結果１）〜（推定結果４）のいずれかをキーに該テーブルをサーチし、対応する処理を決定する。
（１）（推定結果１）の場合の処理
この場合、情報収集部１６は、環境変化の原因究明とユーザの動機収集を順番に行う。具体的には、制御部４０は、環境変化要因究明部４４を駆動することにより環境変化の要因を究明する。環境変化要因究明部４４は、まず、変化検出期間を含む所定期間における、気温データや周囲の家の電気使用量データ、もしくは家電の購入データを解析する。その結果、変化が検出される以前から急激に気温が上昇していたり、周囲の家も同様に電気量が増えていたり、新たな家電が家に備わっていたことが判明した場合、環境変化要因究明部４４は、ユーザＡの電力使用量増加は動機変化ではなく環境変化が原因であると判断する。環境変化要因究明部４４は、「環境変化が原因である」旨を、制御部４０へ通知する。行動指標（電気使用量）の変化の原因が環境変化であることが判明したため、制御部４０は、動機収集のためのユーザへのアンケートを実行しない（すなわち、動機収集部４２を用いた動機収集処理を実行しない）。

一方、環境に顕著な変化が認められなかった場合、環境変化要因究明部４４は、ユーザに対して、例えば、「最近、電気使用量が急に変化しましたが何か原因が思いつきますか？」といったような聞き取り調査を行う。

そして、例えば「新しい家電を人からもらった」というような回答が返ってきた場合、環境変化要因究明部４４は、ユーザＡの電力使用量増加は動機変化ではなく環境変化が要因であると判断する。環境変化要因究明部４４は、「環境変化が原因である」旨を、制御部４０へ通知する。行動指標（電気使用量）の変化の原因が環境変化であることが判明したため、制御部４０は、動機収集のためのユーザへのアンケートを実行しない。

一方、上記問い合わせを行ったにも拘わらず、環境変化が要因である明確な理由が得られなかった場合、環境変化要因究明部４４は、「環境変化が原因と断定できなかった」旨を、制御部４０へ通知する。制御部４０は、動機収集部４２を駆動し、ユーザの動機を収集する。動機収集部４２は、ユーザに対して、図１０に示すようなアンケートを発行し、最新の動機を把握する。
（２）（推定結果２）の場合の処理
この場合、行動指標（電気使用量）の変化の原因は、環境変化によるものであると推定されるので、環境変化の原因究明処理（環境変化要因究明部４４による処理）のみが実行され、動機収集処理（動機収集部４２による処理）は実行されない。環境変化要因究明部４４の動作については（１）と同様であるため、ここでの説明は省略する。
（３）（推定結果３）の場合の処理
この場合、行動指標（電気使用量）に変化はないが動機の変化があると推定されるので、動機収集処理（動機収集部４２による処理）のみが実行される。動機収集部４２の動作については（１）と同様であるため、ここでの説明は省略する。
（４）（推定結果４）の場合の処理
この場合、動機変化も環境変化も発生していないと推定されるので、環境変化の原因究明処理（環境変化要因究明部４４による処理）および動機収集処理（動機収集部４２による処理）のいずれの処理も実行されない。

以上説明した（１）や（３）の処理によってユーザの最新の動機が得られた場合、制御部４０は、個人情報データベース５０におけるユーザＡの動機タイプを最新の動機に更新する。行動促進のための情報提供処理は、この最新の動機タイプに基づいて実行される。すなわち、最新の動機に基づいた適切な情報提供処理が可能となる。

例えば、ユーザＡの動機が金銭メリットタイプから賞賛期待タイプへと変化した場合、ユーザＡに対して、変化前は省エネと節約の関係についての情報を優先的に与えていたが、変化後は各家庭の電気使用量をシェアして互いに評価できるようなサイトを紹介する。

なお、ユーザへの情報提供処理は、情報収集部１６によって実行されてもよく、あるいは別の専用の構成（図３では不図示）によって実行されてもよい。
［効果］
以上説明した第２の実施形態において、動機を把握するために実施されるユーザへのアンケートは、動機の推定結果に基づいて実行される。そして、動機の推定は、行動指標の変化と典型行動の変化とに基づいて行われる。このような動機推定を行うことにより、行動指標の変化が動機変化によるものなのか環境変化によるものなのか区別することができる。これにより、ユーザへのアンケートを、本当に必要な場合のみに限定することができる。従って、促進対象行動に対するユーザの動機を収集する際、ユーザに対する負担を最小限に抑えることが可能となる。

なお、以上説明した第２の実施形態において、典型行動モニタリングの結果に沿ってアンケートの項目を取捨選択することも可能である。この場合、検出部３０が現在の動機タイプ以外の動機タイプ（比較のために現在の動機タイプを含んでいても可）の典型行動をモニタリングしているものとする。たとえば、検出部３０による典型行動モニタリングの結果、ユーザＡの動機タイプが金銭メリットから賞賛期待へと変化した可能性が高いと推定された場合、図１０のような動機変化に関するアンケートを金銭メリットおよび賞賛期待の各要素だけに限定することができる。これにより、動機収集の正確性を低下させることなく、ユーザの負担をより一層軽減させることが可能となる。なお、上記において、現在の動機（すなわち、金銭メリット）の要素について質問するのは、動機が本当に賞賛期待へと変化したかを各動機の項目平均値の相対比較によって確認するためである。

また、以上説明した第２の実施形態において、センシング部１２は、各種情報を、直接取得してもよく、あるいはデータ管理サーバ等を経由して取得してもよい。センシング部１２は、たとえば、家庭のブレーカーから電気使用量情報を取得することができる。また、センシング部１２は、ユーザによって定期的に入力された使用電力量を電気使用量情報とすることができる。また、典型行動の推移を示す情報は、具体的には、ウェブ履歴データ、家計データ、クレジットカードの使用履歴データ、各店舗のＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ Ｏｆ Ｓａｌｅｓ）データなどとすることができる。

また、以上説明した第２の実施形態において、動機タイプは６タイプに分類されるものとして説明したが、動機タイプの内容および分類数は上記に限定されない。
［第３の実施形態］
本実施形態は、促進対象行動を「購買行動」とした場合の適用例を示す。本実施形態の構成および動作は、基本的には第２の実施形態と同様である。従って、以下では、第２の実施形態と異なる部分のみについて説明する。

まず、本実施形態において、動機タイプは、金銭タイプ（傾向：品質よりも価格の安さにこだわる）、品質タイプ（傾向：価格は高くても品質にこだわる）、環境意識タイプ（傾向：品質や価格は気にせずにとにかく環境に良いものにこだわる）の３タイプに分類されるものとする。

金銭タイプの典型行動は、例えば、“家計支出をチェックする”、“節約ノウハウに関するウェブサイト・ニュースをチェックする”である。

品質タイプの評価行動指標は、例えば、“高級ブランドショップのサイトをチェックする”である。

環境意識タイプの評価行動指標は、例えば、“環境破壊に関するニュースを読む”である。

まず、促進対象行動が「購買行動」の場合、行動指標を「購入回数」とする。

金銭タイプのユーザがこれまで買っていた商品よりも高価な類似商品を購入し始めた場合、そのユーザの動機が変化した蓋然性が高いと判断できる。従って、高価な商品が連続して規定購入回数以上購入された場合、検出部３０は、行動指標の変化有りと判断する。

品質タイプのユーザが以前より安価もしくは低品質の類似商品を連続で購入した場合、そのユーザの動機が変化した蓋然性が高いと判断できる。従って、安価もしくは低品質の類似商品が連続して規定購入回数以上購入された場合、検出部３０は、行動指標の変化有りと判断する。

環境意識タイプのユーザがエコマークのついていない類似商品を連続で購入した場合、動機が変化した蓋然性が高いと判断できる。従って、エコマークのついていない類似商品が連続して規定購入回数以上購入された場合、検出部３０は、行動指標の変化有りと判断する。

また、検出部３０は、１つ以上の典型行動の変化の有無を判断する。検出部３０における典型行動の変化の有無判断については、たとえば、第２の実施形態の図８と同じような手法を用いて行うことができる。

推定部３２は、第２の実施形態と同様に、行動指標（第３の実施形態の場合は、「購買回数」）の変化の判断結果（有り／無し）および典型行動変化の判断結果（有り／無し）に基づいて、ユーザの動機変化の推定を行う。この際、図９に示す動機変化推定用テーブルに相当するテーブルを、第３の実施形態用に予め作成しておく。具体的には、図９の横軸の「電気使用量変化」を「購買回数変化」に変更する。図９の縦軸の「家計支出変化」を第３の実施形態における典型行動（たとえば、金銭タイプの場合、“家計支出をチェックする”、“節約ノウハウに関するウェブサイト・ニュースをチェックする”）に変更する。

推定部３２は、第２の実施形態と同様に、４通りの推定結果（具体的な推定内容自体は、第２の実施形態と第３の実施形態とで同一とは限らない）の内のいずれかを得る。

情報収集部１６の制御部４０は、推定部３２によって推定された推定結果に基づいて、動機収集部４２および環境変化要因究明部４４を適宜駆動することで必要な情報収集を行う。

たとえば、金銭タイプのユーザがある時から高級品を連続して買い始め（行動指標に変化有り）、かつ、節約ノウハウに関するウェブサイト・ニュースのチェック頻度が低下した場合（典型行動に変化に有り）を想定する。この場合、推定部３２は、行動指標（購買回数）の変化の原因が、動機変化によるものなのか環境変化によるものなのか判断困難と推定する。情報収集部１６は、環境変化の原因究明とユーザの動機収集を順番に行う。

環境変化要因究明部４４は、まず、ユーザの生活情報（たとえば、収入や居住環境）を取得して解析することにより、環境環境の変化の有無を判断する。情報解析により環境変化が原因であることが明らかになった場合、環境変化要因究明部４４は、購買回数の増加は、動機の変化が原因ではなく環境変化が原因であると判断する。この場合、ユーザへのアンケートは省略される。一方、情報解析だけでは明確な環境変化を確認できなかった場合、環境変化要因究明部４４は、ユーザに対して、例えば、「最近、購入商品が変化しましたが何か原因がありますか？」のような問い合わせを行う。そして、例えば、「いつも購入している商品が扱われなくなったから」というような環境変化に関する回答が返ってきた場合、環境変化要因究明部４４は、購買回数の増加は、動機の変化が原因ではなく環境変化が原因であると判断する。この場合、ユーザへのアンケートは省略される。一方、上記聞き取り調査によっても環境変化が原因である明確な理由が得られなかった場合にはじめて動機収集部４２によるアンケートが実施され、ユーザの最新の動機が把握される。

以上説明した第３の実施形態によれば、促進対象行動が「購買行動」の場合であっても「節電行動」の場合と同様に、ユーザの動機を収集する際、ユーザに対する負担を最小限に抑えることが可能となる。
［第４の実施形態］
図１１は、本発明の第４の実施形態に係る情報処理装置２００の構成例を示すブロック図である。情報処理装置２００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０２と、メモリ２０４と、を備える。

メモリ２０４は、情報処理プログラム３００を記憶する。ＣＰＵ２０２は、情報処理プログラム３００を実行する。メモリ２０４の例としては、たとえば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスク、リムーバブルメディア、あるいはリムーバブルディスク等を挙げることができる。

図１２は、情報処理プログラム３００の構成例を示すブロック図である。情報処理プログラム３００は、第１プログラム３０２と、第２プログラム３０４と、を含む。

第１プログラム３０２は、促進対象行動についてのユーザの行動状態を示す指標である行動指標の変化と、ユーザの動機タイプにおける典型行動の変化と、に基づいてユーザの動機変化を推定し、推定結果として出力する処理を実行するためのプログラムである。具体的には、第１プログラム３０２によって実行される処理は、第１の実施形態の動機変化推定部１０２によって実行される処理（図２のステップＳ１の処理）に相当する。

第２プログラム３０４は、推定結果に基づいた情報収集処理を実行するためのプログラムである。具体的には、第２プログラム３０４によって実行される処理は、第１の実施形態の情報収集部１０４によって実行される処理（図２のステップＳ２の処理）に相当する。

第１の実施形態と同一の理由により、以上説明した第４の実施形態によって、促進対象行動に対するユーザの動機を収集する際、ユーザに対する負担を最小限に抑えることが可能となる。
［産業上の利用可能性］
以上説明した実施形態は、協力行動（例えば、節電行動、省エネ行動、節水行動）やマーケティング（購買行動）に限らず、ユーザの行動促進が求められる全ての分野で広く利用することが可能である。

１０ 情報処理装置
１２ センシング部
１４ 動機変化推定部
１６ 情報収集部
１８ 記憶部
３０ 検出部
３２ 推定部
４０ 制御部
４２ 動機収集部
４４ 環境変化要因究明部
５０ 個人情報データベース
５２ 典型行動データベース
１００ 情報処理装置
１０２ 動機変化推定部
１０４ 情報収集部
２００ 情報処理装置
２０２ ＣＰＵ
２０４ メモリ
３００ 情報処理プログラム
３０２ 第１プログラム
３０４ 第２プログラム

Claims (14)

1. 促進の対象となる行動についてのユーザの行動状態を示す指標である行動指標の変化と、前記ユーザの動機タイプにおける典型行動の変化と、に基づいて前記ユーザの動機変化を推定する動機変化推定手段と、
   推定した前記動機変化に応じた情報収集処理を実行する情報収集手段と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記行動指標の変化の有無と前記典型行動の変化の有無との組み合わせ毎の前記動機変化を規定した第１テーブルを記憶する第１記憶手段をさらに備え、
   前記動機変化推定手段は、前記行動指標の変化の有無と前記典型行動の変化の有無との組み合わせ結果に基づいて、前記第１テーブルに規定された前記動機変化のうちのいずれかを選択することを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記動機変化に適した情報収集処理を規定した第２テーブルを記憶する第２記憶手段をさらに備え、
   前記情報収集手段は、前記動機変化推定手段が推定した前記動機変化に対応する情報収集処理を前記第２のテーブルに規定された情報収集処理の中から選択することを特徴とする請求項２記載の情報処理装置。
4. 前記第２テーブルが記憶する前記動機変化は、
   前記行動指標の変化が動機変化によるものか環境変化によるものなのかの判断が困難な第１の動機変化と、
   前記行動指標の変化が環境変化によるものであると判断可能な第２の動機変化と、
   前記行動指標に変化はないが動機変化が発生していると判断可能な第３の動機変化と、
   動機変化も環境変化も発生していないと判断可能な第４の動機変化と、を含むことを特徴とする請求項３記載の情報処理装置。
5. 前記動機推定手段が推定した前記動機変化が前記第１の動機変化である場合に、
   前記情報収集手段は、前記環境変化の有無についての調査を実行し、前記調査の結果、前記環境変化が原因ではないと判断された場合に限り動機確認用のアンケートを実施する処理を実行することを特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
6. 前記動機変化推定手段は、前記ユーザの現在の動機タイプ以外の動機タイプについての典型行動の変化を検出し、
   前記情報収集手段は、前記典型行動の結果に基づいて前記アンケートの内容を変更することを特徴とする請求項５記載の情報処理装置。
7. 前記ユーザと、前記ユーザの動機タイプと、を関連付けて記憶する個人情報データベースを、さらに備えることを特徴とする請求項１−６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記情報収集手段は、前記個人情報データベースに記憶された動機タイプを、前記情報収集手段が得た最新の動機タイプに更新することを特徴とする請求項７記載の情報処理装置。
9. 前記行動指標の推移と前記典型行動の推移とを示す情報を取得するセンシング手段を、さらに備えることを特徴とする請求項１−６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記動機変化推定手段は、第１の時間内における前記行動指標の変化量が第１の閾値を超えた場合、前記行動指標に変化有りと判断することを特徴とする請求項１−９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
11. 前記動機変化推定手段は、第２の時間内における前記典型行動の変化量が第２の閾値を超えた場合、前記典型行動に変化有りと判断することを特徴とする請求項１−１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
12. 促進の対象となる前記行動は、節電行動または購買行動であることを特徴とする請求項１−１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
13. 情報処理装置が、
    促進の対象となる行動についてのユーザの行動状態を示す指標である行動指標の変化と、前記ユーザの動機タイプにおける典型行動の変化と、に基づいて前記ユーザの動機変化を推定し、
    推定した前記動機変化に応じた情報収集処理を実行する
    ことを特徴とする情報処理方法。
14. 促進の対象となる行動についてのユーザの行動状態を示す指標である行動指標の変化と、前記ユーザの動機タイプにおける典型行動の変化と、に基づいて前記ユーザの動機変化を推定する第１処理と、
    推定した前記動機変化に応じた情報収集処理を実行する第２処理と、
    を、コンピュータに実行させるための情報処理プログラム。

Images