JP6089926B2 - 情報処理装置、移動手段推定方法及び移動手段推定プログラム - Google Patents

Description

開示の技術は、情報処理装置、移動手段推定方法及び移動手段推定プログラムに関する。

スマートフォンやタブレット端末などのスマートデバイスは、様々な機能を有しており、スマートデバイスの利用者（以下、「利用者」という）は場面に応じて機能を使い分ける。そのため、利用者によって頻繁に選択される機能は場面毎に異なる。例えば、利用者が移動のために特定移動手段（例えば電車）を利用している場合と特定移動手段を利用していない場合とで利用者によって頻繁に選択される機能が異なる。この場合、スマートデバイスは、利用者が特定移動手段を現在利用しているか否かを高精度に推定することで、利用者に対して、複数の機能のうちの場面に応じた機能を高精度に提示することが可能となり、利便性の向上が期待できる。

特定移動手段を利用して移動しているか否かを推定する技術としては、ＧＰＳデータから得られる移動軌跡における旋回半径、高さ方向の勾配、及び移動時の平均速度に基づいて、特定移動手段を利用して移動しているか否かを推定する技術が知られている。また、移動体の動作状態及び移動体の２次元的な位置情報を計測し、計測して得たデータから移動体の３次元的な移動経路及び移動状態等を判定することにより、現在如何なる移動体を利用して移動しているかを推定する技術が知られている。更に、３軸加速度センサにより測定された加速度から移動体の進行方向に交差する方向の周波数が所定範囲内の加速度を抽出し、抽出した加速度が閾値よりも小さい場合に電車を利用して移動していると推定する技術が知られている。

特開２０１１−１８０９３６号公報 特開２００２−４８５８９号公報 特開２０１１−２５７３７４号公報

しかしながら、上記技術は何れも、利用者が電車を実際に利用していても、例えば線路の勾配が頻繁に変化する区間を電車が移動している場合や徐行運転が長時間にわたる場合に、利用者が電車を利用していないと誤推定する虞がある。このような外部環境の変化に起因する誤推定は、利用者が電車以外の移動手段（例えば自動車や自転車など）を利用して移動している場合であっても起こり得る。

開示の技術は、移動者が移動のために特定移動手段を現在利用しているか否かを高精度に推定することが目的である。

開示の技術において、記憶部は、移動者が移動のために利用する特定移動手段の運動状態に応じて、かつ、移動者の歩行時間と関連付けて、移動者により特定移動手段が現在利用されている可能性を示す可能性情報を記憶している。測定部は、特定移動手段の運動状態を特定する物理量及び移動者の歩行時間を測定する。推定部は、記憶部に記憶されている可能性情報から、測定部が測定した歩行時間に関連付けられ、測定部が測定した物理量により特定された運動状態に応じた可能性情報を特定する。そして、特定した可能性情報に基づいて、移動者により特定移動手段が現在利用されているか否かを判定する。

開示の技術は、１つの側面として、移動者が移動のために特定移動手段を現在利用しているか否かを高精度に推定することができる、という効果を有する。

第１及び第２実施形態に係るスマートデバイスの要部機能の一例を示すブロック図である。 第１及び第２実施形態に係るスマートデバイスの電気系の構成の一例を示すブロック図である。 第１及び第２実施形態に係るスマートデバイスが保持する時刻管理テーブルの構成の一例を示す模式図である。 第１実施形態に係るスマートデバイスが保持する推定用遷移テーブルの構成の一例を示す模式図である。 第１実施形態に係る移動手段推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図５に示すフローチャートの続きである。 図５に示すフローチャートの続きである。 図５、図６及び図７に示すフローチャートの続きである。 第１実施形態に係る運動状態特定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第１実施形態に係る歩行時刻管理処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第１実施形態に係るスマートデバイスが保持する推定用遷移テーブルにおける第１注目行及び第２注目行の一例を示す模式図である。 第２実施形態に係るスマートデバイスが保持する推定用遷移テーブルの構成の一例を示す模式図である。 第２実施形態に係る移動手段推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第２実施形態に係るスマートデバイスが保持する推定用遷移テーブルの構成の変形例を示す模式図である。

以下、図面を参照して開示の技術の実施形態の一例を詳細に説明する。なお、以下の説明では、開示の技術に係る情報処理装置の一例としてスマートデバイスを例に挙げて説明するが、開示の技術は、これに限定されるものではない。開示の技術は、例えば、パーソナル・コンピュータ、ゲーム機、カーナビゲーション装置、携帯電話機、デジタルカメラ、電子辞書、腕時計などの種々の情報処理装置に適用可能である。

［第１実施形態］
一例として図１に示すスマートデバイス１０は、記憶部１２、測定部１４及び推定部１６を含み、推定部１６が、スマートデバイス１０の利用者が移動のために特定移動手段（ここでは一例として電車）を現在利用しているか否かを推定する。なお、本第１実施形態において、スマートデバイス１０の利用者（開示の技術に係る移動者の一例）とは、スマートデバイス１０を携帯している者を指す。なお、以下では、説明の便宜上、スマートデバイス１０の利用者を単に「利用者」と称する。

記憶部１２は、特定移動手段の運動状態及び利用者の運動状態に応じて、かつ、利用者の歩行時間と関連付けて、利用者により特定移動手段が現在利用されている可能性（例えば確率）を示す可能性情報を記憶している。可能性情報は、特定移動手段の運動状態及び利用者の運動状態に応じて記憶部１２に記憶されている。ここで、特定移動手段の運動状態とは、例えば後述の移動手段物理量により特定される特定移動手段の運動状態を指す。また、利用者の運動状態とは、例えば後述の利用者物理量により特定される利用者の運動状態を指す。また、可能性情報により示される可能性は、例えば複数の可能性（例えば可能性Ａ、可能性Ｂ、可能性Ｃ及び可能性Ｄ）の何れかである。

測定部１４は、特定移動手段の運動状態を特定する移動手段物理量、利用者の運動状態を特定する利用者物理量（開示の技術に係る移動者物理量の一例）、及び利用者の歩行時間を測定する。なお、移動手段物理量には、例えばスマートデバイス１０の移動距離（例えば１分前の位置と現在の位置との差）及びスマートデバイス１０の移動方向の変更角度（例えば５分間の回転角）が含まれる。また、利用者物理量には、例えば利用者の歩数（例えば１分間の実際の歩数）及び利用者の運動強度が含まれる。

推定部１６は、記憶部１２に記憶されている可能性情報から、推定部１６が過去に特定した可能性情報を参照して、測定部１４が測定した歩行時間に関連付けられ、測定部１４の測定結果により特定された運動状態に応じた可能性情報を特定する。そして、特定した可能性情報に基づいて、利用者により特定移動手段が現在利用されているか否かを推定する。ここで、推定部１６が過去に特定した可能性情報とは、例えば推定部１６が前回特定した可能性情報を指す。また、測定部１４の測定結果により特定された運動状態とは、測定部１４が測定した移動手段物理量により特定された特定移動手段の運動状態及び測定部１４が測定した利用者物理量により特定された利用者の運動状態を指す。

また、記憶部１２に記憶されている可能性情報は、第１条件を満足する場合に、第１可能性以上の可能性を示す可能性情報の特定（推定部１６による特定）が抑制されるように第１の運動状態に応じて、かつ、歩行時間と関連付けられて記憶部１２に記憶されている。ここで、第１条件とは、推定部１６が過去に特定した可能性情報（例えば前回特定した可能性情報）により示される可能性が第１可能性以上であり、かつ、利用者の歩行時間が第１所定時間以上であるとの条件を指す。また、第１の運動状態とは、特定移動手段の運動状態及び利用者の運動状態を指す。

また、記憶部１２に記憶されている可能性情報は、第２条件を満足する場合に、特定可能性以外の可能性を示す可能性情報の特定（推定部１６による特定）が抑制されるように第１の運動状態に応じて、かつ、歩行時間と関連付けられて記憶部１２に記憶されている。ここで、第２条件とは、推定部１６が過去に特定した可能性情報により示される可能性が第２可能性以上であり、利用者の歩行時間が第２所定時間未満であるとの条件を指す。また、特定可能性以外の可能性を示す可能性情報とは、推定部１６が過去に特定した可能性情報により示される可能性以外の可能性を示す可能性情報を指す。

また、推定部１６は、測定部１４が測定した利用者移動量に基づいて、利用者により特定移動手段以外の所定の移動手段（例えば自動車やバスなど）が現在利用されているかを推定する。

一例として図２に示すように、スマートデバイス１０は、コンピュータ２０及び各種の入出力デバイスを含む。記憶部１２、測定部１４、推定部１６、推定部１６及び推定部１６は、例えばコンピュータ２０及び各種の入出力デバイスによって実現することができる。

コンピュータ２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２２、揮発性のメモリ２４（例えばＲＡＭ（Random Access Memory））及び不揮発性の記憶部２６（例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなど）を備えている。ＣＰＵ２２、メモリ２４及び記憶部２６は、バス２８を介して相互に接続されている。

記憶部２６は、移動手段推定プログラム３０を記憶している。ＣＰＵ２２は、記憶部２６から移動手段推定プログラム３０を読み出してメモリ２４に展開し、移動手段推定プログラム３０が有するプロセスを順次実行する。移動手段推定プログラム３０は、測定プロセス３０Ａ及び推定プロセス３０Ｂを有する。ＣＰＵ２２は、測定プロセス３０Ａを実行することで、図１に示す測定部１４として動作する。また、ＣＰＵ２２は、推定プロセス３０Ｂを実行することで、図１に示す推定部１６として動作する。

なお、ここでは移動手段推定プログラム３０を記憶部２６から読み出す場合を例示したが、必ずしも最初から記憶部２６に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ２０に接続されて使用されるＳＳＤ（Solid State Drive）、ＤＶＤディスク、ＩＣカード、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどの任意の「可搬型の記憶媒体」に先ずは移動手段推定プログラム３０を記憶させておいてもよい。そして、コンピュータ２０がこれらの可搬型の記憶媒体から移動手段推定プログラム３０を取得して実行するようにしてもよい。また、通信回線を介してコンピュータ２０に接続される他のコンピュータ又はサーバ装置等の記憶部に移動手段推定プログラム３０を記憶させておいてもよい。この場合、コンピュータ２０は他のコンピュータ又はサーバ装置等から移動手段推定プログラム３０を取得して実行する。

記憶部２６は、時刻管理テーブル３２及び推定用遷移テーブル３４を記憶している。一例として図３に示すように、時刻管理テーブル３２は、スマートデバイス１０の利用者（以下、単に「利用者」という）の歩行開始時刻及び歩行停止時刻を記憶している。歩行開始時刻とは、利用者が歩行（徒歩による移動）を開始した時刻を指し、歩行停止時刻とは、利用者が歩行を停止した時刻を指す。なお、図３に示す例では、歩行開始時刻として２２時３０分３０秒が例示されており、歩行終了時刻として２２時３１分４０秒が例示されている。また、本第１実施形態では、時刻管理テーブル３２のデフォルト状態における歩行開始時刻及び歩行終了時刻として何れも０時０分０秒を採用しているが、この時刻は適宜変更可能である。

一例として図４に示すように、推定用遷移テーブル３４は、運動状態情報毎に、かつ、可能性列毎（第１〜第４可能性列の各々）に、可能性情報がマトリクス状に記憶されている。ここで、運動状態情報とは、電車（開示の技術に係る特定移動手段の一例）の運動状態及び利用者の運動状態を示す情報を指す。ここで、電車の運動状態は、１分前の位置と現在位置との差である電車の移動距離が６００ｍ以上か否か、及び、５秒間の回転角である電車の移動方向の変更角度が８０°以上か否かにより定められている。また、利用者の運動状態は、１分間の実際の徒歩による歩数が９歩以上か否か及び利用者の実際の運動強度が１．５Ｍｅｔｓ以上か否かにより定められている。

推定用遷移テーブル３４において、可能性情報の各々により示される可能性は、可能性Ａ、可能性Ｂ（開示の技術に係る第１可能性及び第２可能性の一例）、可能性Ｃ及び可能性Ｄの何れかである。可能性Ａ、可能性Ｂ、可能性Ｃ及び可能性Ｄの間には、“可能性Ａ（例えば９０％）＞可能性Ｂ（例えば６０％）＞可能性Ｃ（例えば３０％）＞可能性Ｄ（例えば５％）”の大小関係が成り立っている。

第１〜第４可能性列は利用者の歩行時間と関連付けられている。例えば、第１可能性列及び第２可能性列には１分以上の歩行時間が関連付けられており、第３可能性列及び第４可能性列には１分未満の歩行時間が関連付けられている。第１可能性列及び第２可能性列は、原則として移動者の歩行時間が１分未満の場合に用いられ、第３可能性列及び第４可能性列は、原則として移動者の歩行時間が１分以上の場合に用いられる（後述の図５に示すステップ１１６及びそれ以降のステップを参照）。第１可能性列は、可能性Ａ、可能性Ｂ及び可能性Ｃの各々を示す可能性情報を有する。第２可能性列は、可能性Ａ、可能性Ｂ、可能性Ｃ及び可能性Ｄの各々を示す可能性情報を有する。第３可能性列は、可能性Ｂ、可能性Ｃ及び可能性Ｄの各々を示す可能性情報を有する。第４可能性列は、可能性Ｃ及び可能性Ｄの各々を示す可能性情報を有する。

第１可能性列、第２可能性列、第３可能性列及び第４可能性列の各列における可能性Ａを示す可能性情報の占有率及び可能性Ｂを示す可能性情報の占有率は、各列間で、“第１可能性列＞第２可能性列＞第３可能性列＞第４可能性列”の大小関係が成り立っている。第１可能性列、第２可能性列、第３可能性列及び第４可能性列の各列における可能性Ｃを示す可能性情報の占有率は、各列間で、“第２及び第３可能性列＞第４可能性列＞第１可能性列”の大小関係が成り立っている。また、第１可能性列、第２可能性列、第３可能性列及び第４可能性列の各列における可能性Ｄを示す可能性情報の占有率は、各列間で、“第４可能性列＞第３可能性列＞第２可能性列＞第１可能性列”の大小関係が成り立っている。

図２に戻って、スマートデバイス１０は、コンピュータ２０と各種の入出力デバイスとを電気的に接続してコンピュータ２０と各種の入出力デバイスとの間の各種情報の送受信を司るインプット・アウトプット・インタフェース（Ｉ／Ｏ）４０を備えている。スマートデバイス１０は、Ｉ／Ｏ４０に接続されることでバス２８を介してコンピュータ２０と電気的に接続される入出力デバイスとして、表示部４２、受付部４４、外部インタフェース（Ｉ／Ｆ）４６及び無線通信部４８を備えている。また、スマートデバイス１０は、入出力デバイスとして、リアルタイムクロック（以下、「ＲＴＣ」という）５０、加速度センサ５２、ジャイロセンサ５４及びＧＰＳ受信部５６を備えている。

表示部４２は、ディスプレイ（例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ(Organic Electro-Luminescence Display)）及び表示制御部（図示省略）を有する。表示制御部は、コンピュータ２０の指示を受けてディスプレイを制御し、ディスプレイは、表示制御部の制御下で各種情報を表示する。

受付部４４は、透過型のタッチパネルやタッチパネル以外に設けられたキー（ハードウェアキー）等を含み、利用者からの指示を受け付ける。受付部４４のタッチパネルは表示部４２のディスプレイに重ねられており、指示体（例えば利用者の指又はタッチペン等）による接触を検知し、タッチパネル上の指示体の接触位置を示す接触位置情報をコンピュータ２０へ出力する。

外部Ｉ／Ｆ４６は、外部装置（例えばパーソナル・コンピュータやＵＳＢメモリ）が接続され、外部装置とコンピュータ２０との間の各種情報の送受信を司る。

無線通信部４８は、無線通信プロセッサ（図示省略）、送受信回路（図示省略）及びアンテナ（図示省略）を含む。無線通信プロセッサは、コンピュータ２０と情報の授受を行うと共に、コンピュータ２０の指示を受けて送受信回路及びアンテナを介して通信先（例えば基地局）と無線通信を行う。

ＲＴＣ５０は、コンピュータ２０の主電源が切られている間も現在時刻を刻み続ける計時専用の集積回路であり、コンピュータ２０からの要求に応じて現在時刻をコンピュータ２０へ出力する。

加速度センサ５２は、スマートデバイス１０の３軸（例えばスマートデバイス１０における３次元空間を規定するＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸）の加速度（上述した利用者物理量の一例）を測定する。そして、コンピュータ２０の要求に応じて、測定した加速度を示す加速度情報をコンピュータ２０へ出力する。従って、コンピュータ２０は、加速度センサ５２から入力された加速度情報に基づいて、スマートデバイス１０の動きの変化やスマートデバイスの傾きを検出することができる。

ジャイロセンサ５４は、スマートデバイス１０の角速度（上述した移動手段物理量の一例）を測定する。そして、コンピュータ２０の要求に応じて、測定した角速度を示す角速度情報をコンピュータ２０へ出力する。従って、コンピュータ２０は、ジャイロセンサ５４から入力された角速度情報に基づいて、スマートデバイス１０の回転角を検出することができる。

ＧＰＳ受信部５６は、複数のＧＰＳ衛星からの電波を受信し、受信結果を示す受信結果情報をコンピュータ２０に出力する。コンピュータ２０は、ＧＰＳ受信部５６から入力された受信結果情報に基づいてスマートデバイス１０の現在位置（上述した移動手段物理量の一例）を算出する。

次に本第１実施形態の作用として、ＣＰＵ２２が移動手段推定プログラム３０を実行することでスマートデバイス１０によって行われる移動手段推定処理について、図５〜図８を参照して説明する。

一例として図５に示す移動手段推定処理では、先ず、ステップ１００において、測定部１４により、一例として図９に示す運動状態特定処理が行われ、その後、移動手段推定処理はステップ１０２へ移行する。

一例として図９に示す運動状態特定処理では、先ず、ステップ１００Ａにおいて、測定部１４により、ジャイロセンサ５４から角速度情報が取得され、取得された角速度情報がメモリ２４に記憶される。なお、メモリ２４には、測定部１４によって取得された角速度情報が時系列で記憶される。

次のステップ１００Ｂでは、測定部１４により、変更角度算出条件を満足したか否かが判定される。ここで、変更角度算出条件とは、運動状態特定処理が開始されてから５分が経過したとの条件やステップ１００Ｂの判定が前回肯定されてから５分が経過したとの条件を指す。ステップ１００Ｂにおいて、変更角度算出条件を満足した場合は、判定が肯定されて、運動状態特定処理はステップ１００Ｃへ移行する。ステップ１００Ｂにおいて、変更角度算出条件を満足していない場合は、判定が否定されて、運動状態特定処理はステップ１００Ｄへ移行する。

ステップ１００Ｃでは、測定部１４により、メモリ２４に記憶されている角速度情報に基づいて、５分前から現在までのスマートデバイス１０の回転角が算出される。算出されたスマートデバイス１０の回転角は、測定部１４により、利用者が移動のために現在利用している移動手段の移動方向の変更角度としてメモリ２４に記憶される。

次にステップ１００Ｄでは、測定部１４により、加速度センサ５２から加速度情報が取得され、取得された加速度情報がメモリ２４に記憶される。なお、メモリ２４には、測定部１４によって取得された加速度情報が時系列で記憶される。

次のステップ１００Ｅでは、測定部１４により、一例として図１０に示す歩行時刻管理処理が行われ、その後、運動状態特定処理はステップ１００Ｆへ移行する。

一例として図１０に示す歩行時刻管理処理では、先ず、ステップ２００において、測定部１４により、利用者が運動しているか否かが判定される。利用者が運動しているか否かは、メモリ２４に時系列で記憶されている加速度情報に基づいて判定される。例えば、加速度情報により示される加速度の変化率が所定値以上の場合は、利用者が運動していると判定され、変化率が所定値未満の場合は、利用者が運動していないと判定される。

ステップ２００において、利用者が運動している場合は、判定が肯定されて、歩行時刻管理処理はステップ２０２へ移行する。ステップ２００において、利用者が運動していない場合は、判定が否定されて、歩行時刻管理処理はステップ２０８へ移行する。

ステップ２０２では、測定部１４により、利用者の運動が歩行か否かが判定される。利用者の運動が歩行か否かは、メモリ２４に時系列で記憶されている加速度情報に基づいて判定される。例えば、加速度情報により示される加速度の経時変化を示す波形（以下、「加速度波形」という）が予め定められた波形と所定誤差内で一致している場合は、利用者の運動が歩行であると判定される。加速度波形が予め定められた波形と所定誤差内で一致していない場合は利用者の運動が歩行でないと判定される。

ステップ２０２において、利用者の運動が歩行の場合は、判定が肯定されて、歩行時刻管理処理はステップ２０４へ移行する。ステップ２０２において、利用者の運動が歩行でない場合は、判定が否定されて、歩行時刻管理処理が終了する。

ステップ２０４では、測定部１４により、利用者が歩行を開始したか否かが判定される。利用者が歩行を開始したか否かは、メモリ２４に時系列で記憶されている加速度情報に基づいて判定される。例えば、加速度波形の周期が１周期目である場合は、利用者が歩行を開始したと判定される。加速度波形の周期が１周期目でない場合（２周期目以上の場合）は、利用者が歩行中である（利用者が歩行を開始していない）と判定される。

ステップ２０４において、利用者が歩行を開始した場合は、判定が肯定されて、歩行時刻管理処理はステップ２０６へ移行する。ステップ２０４において、利用者が歩行中である場合は、判定が否定されて、歩行時刻管理処理が終了する。

ステップ２０６では、測定部１４により、ＲＴＣ５０から現在時刻が取得され、取得された現在時刻が歩行開始時刻として時刻管理テーブル３２に記憶（上書き保存）され、その後、歩行時刻管理処理が終了する。

ステップ２０８では、測定部１４により、利用者が歩行を停止したか否かが判定される。利用者が歩行を停止したか否かは、前回の歩行時刻管理処理の結果に基づいて判定される。例えば、前回の歩行時刻管理処理において利用者の運動が歩行であると判定された場合（ステップ２０２の判定が肯定された場合）は、利用者が歩行を停止したと判定される。前回の歩行時刻管理処理において利用者の運動が歩行でないと判定された場合（ステップ２０２の判定が否定された場合）及び利用者が運動していないと判定された場合（ステップ２００の判定が否定された場合）は、利用者が歩行を停止していないと判定される。

ステップ２０８において、利用者が歩行を停止した場合は、判定が肯定されてステップ２１０へ移行する。ステップ２０８において、利用者が歩行を停止していない場合は、判定が否定されて、歩行時刻管理処理が終了する。

ステップ２１０では、測定部１４により、ＲＴＣ５０から現在時刻が取得され、取得された現在時刻が歩行停止時刻として時刻管理テーブル３２に記憶（上書き保存）され、その後、歩行時刻管理処理が終了する。

図９に戻って、ステップ１００Ｆでは、測定部１４により、歩数算出条件を満足したか否かが判定される。ここで、歩数算出条件とは、運動状態特定処理が開始されてから１分が経過したとの条件やステップ１００Ｆの判定が前回肯定されてから１分が経過したとの条件を指す。ステップ１００Ｆにおいて、歩数算出条件を満足した場合は、判定が肯定されて、運動状態特定処理はステップ１００Ｇへ移行する。ステップ１００Ｆにおいて、歩数算出条件を満足していない場合は、判定が否定されて、運動状態特定処理はステップ１００Ｈへ移行する。

ステップ１００Ｇでは、測定部１４により、メモリ２４に時系列で記憶されている加速度情報に基づいて、１分前から現在までの利用者の歩数が算出され、算出された歩数がメモリ２４に記憶される。１分前から現在までの利用者の歩数は、例えば１分前から現在までの加速度波形の周期数に基づいて算出される。

次のステップ１００Ｈでは、測定部１４により、メモリ２４に記憶されている加速度情報に基づいて、利用者の運動強度が下記の式（１）に従って算出され、算出された運動強度がメモリ２４に時系列で記憶される。なお、式（１）において“α”は比例定数である。

（運動強度）＝（加速度）×α・・・・（１）

次のステップ１００Ｉでは、測定部１４により、現在位置算出条件を満足したか否かが判定される。ここで、現在位置算出条件とは、運動状態特定処理が開始されてから１分が経過したとの条件やステップ１００Ｉの判定が前回肯定されてから１分が経過したとの条件を指す。

ステップ１００Ｉにおいて、現在位置算出条件を満足した場合は、判定が肯定されて、運動状態特定処理はステップ１００Ｊへ移行する。ステップ１００Ｉにおいて、現在位置算出条件を満足していない場合は、判定が否定されて、運動状態特定処理はステップ１００Ｋへ移行する。

ステップ１００Ｊでは、測定部１４により、ＧＰＳ受信部５６から入力された受信結果情報に基づいてスマートデバイス１０の現在位置（例えば緯度及び経度）が算出され、算出された現在位置を示す現在位置情報がメモリ２４に時系列で記憶される。

次にステップ１００Ｋでは、測定部１４により、移動距離算出条件を満足したか否かが判定される。移動距離算出条件とは、例えばメモリ２４に２つ以上の現在位置情報が記憶されているとの条件を指す。ステップ１００Ｋにおいて、移動距離算出条件を満足した場合は、判定が肯定されて、運動状態特定処理はステップ１００Ｌへ移行する。ステップ１００Ｋにおいて、移動距離算出条件を満足していない場合は、判定が否定されて、運動状態特定処理が終了する。

ステップ１００Ｌでは、測定部１４により、メモリ２４に記憶された最新の２つの現在位置情報に基づいて、スマートデバイス１０の移動距離が算出される。そして、算出されたスマートデバイス１０の移動距離が、利用者が移動のために現在利用している移動手段の移動距離としてメモリ２４に記憶（上書き保存）され、その後、運動状態特定処理が終了する。

図５に戻って、ステップ１０２では、推定部１６により、予め定められた可能性情報が取得され、その後、移動手段推定処理はステップ１０４へ移行する。ここで、予め定められた可能性情報とは、後述のステップ１４６で記憶部２６に記憶された可能性情報（開示の技術に係る過去に特定された可能性情報の一例）を指す。また、後述のステップ１４６で記憶部２６に可能性情報が未だに記憶されていない場合、デフォルト設定された可能性情報（例えば可能性Ｂを示す可能性情報）を指す。

ステップ１０４では、推定部１６により、ステップ１０２で取得された可能性情報により示される可能性が可能性Ａ又は可能性Ｂであるか否かが判定される。ステップ１０４において、ステップ１０２で取得された可能性情報により示される可能性が可能性Ａ又は可能性Ｂでない場合は、判定が否定されて、移動手段推定処理は図７に示すステップ１３４へ移行する。ステップ１０４において、ステップ１０２で取得された可能性情報により示される可能性が可能性Ａ又は可能性Ｂの場合は、判定が肯定されて、移動手段推定処理はステップ１０６へ移行する。

ステップ１０６では、推定部１６により、ステップ１００Ｌでメモリ２４に記憶された移動距離が第１閾値（ここでは一例として６００ｍ）未満か否かが判定される。ステップ１０６において、ステップ１００Ｌでメモリ２４に記憶された移動距離が第１閾値以上の場合は、判定が否定されて、移動手段推定処理はステップ１２４へ移行する。ステップ１０６において、ステップ１００Ｌでメモリ２４に記憶された移動距離が第１閾値未満の場合は、判定が肯定されて、移動手段推定処理はステップ１０８へ移行する。

ステップ１０８では、推定部１６により、推定用遷移テーブル３４から一例として図１１に示す複数の第１注目行６０が選定され、その後、移動手段推定処理はステップ１１０へ移行する。図１１に示す複数の第１注目行６０は、何れも、推定用遷移テーブル３４に含まれる全行のうち、６００ｍ未満の移動距離で特定される電車の運動状態を示す運動状態情報が属する行である。

ステップ１１０では、推定部１６により、時刻管理テーブル３２から歩行開始時刻及び歩行停止時刻が取得され、その後、移動手段推定処理はステップ１１２へ移行する。

ステップ１１２では、推定部１６により、ステップ１１０で取得された歩行停止時刻がステップ１１０で取得された歩行開始時刻よりも前か否かが判定される。ステップ１１２において、ステップ１１０で取得された歩行停止時刻がステップ１１０で取得された歩行開始時刻よりも前でない場合（歩行停止中の場合）は、判定が否定されて、移動手段推定処理はステップ１２６へ移行する。ステップ１１２において、ステップ１１０で取得された歩行停止時刻がステップ１１０で取得された歩行開始時刻よりも前の場合（歩行中の場合）は、判定が肯定されて、移動手段推定処理はステップ１１４へ移行する。

ステップ１１４では、推定部１６により、利用者の歩行時間が算出される。利用者の歩行時間は、例えば時刻管理テーブル３２の歩行開始時刻及びＲＴＣ５０から取得される現在時刻から算出される。

次のステップ１１６では、推定部１６により、ステップ１１４で算出された利用者の歩行時間が、開示の技術に係る第１及び第２所定時間の一例である第２閾値（ここでは一例として１分）以上か否かが判定される。ステップ１１６において、ステップ１１４で算出された利用者の歩行時間が第２閾値未満の場合は、判定が否定されてステップ１２６へ移行する。ステップ１１６において、ステップ１１４で算出された利用者の歩行時間が第２閾値以上の場合は、判定が肯定されてステップ１１８へ移行する。

ステップ１１８では、推定部１６により、ステップ１０２で取得された予め定められた可能性情報により示される可能性が可能性Ａであるか否かが判定される。ステップ１１８において、ステップ１０２で取得された予め定められた可能性情報により示される可能性が可能性Ａの場合は、判定が肯定されて、移動手段推定処理はステップ１２０へ移行する。ステップ１１８において、ステップ１０２で取得された予め定められた可能性情報により示される可能性が可能性Ａでない場合（可能性Ｂの場合）は、判定が否定されて、移動手段推定処理はステップ１２２へ移行する

ステップ１２０では、推定部１６により、推定用遷移テーブル３４から一例として図１１に示す第３可能性列が選定される。その後、移動手段推定処理は図８に示すステップ１４０へ移行する。

ステップ１２２では、推定部１６により、推定用遷移テーブル３４から一例として図１１に示す第４可能性列が選定される。その後、移動手段推定処理は図８に示すステップ１４０へ移行する。

ステップ１２４では、推定部１６により、推定用遷移テーブル３４から一例として図１１に示す複数の第２注目行６２が選定され、その後、移動手段推定処理は図６に示すステップ１２６へ移行する。図１１に示す複数の第２注目行６２は、何れも、推定用遷移テーブル３４に含まれる全行のうち、６００ｍ以上の移動速度で規定される電車の運動状態を示す運動状態情報が属する行である。

ステップ１２６では、推定部１６により、ステップ１０２で取得された予め定められた可能性情報により示される可能性が可能性Ａであるか否かが判定される。ステップ１２６において、ステップ１０２で取得された予め定められた可能性情報により示される可能性が可能性Ａの場合は、判定が肯定されて、移動手段推定処理はステップ１２８へ移行する。ステップ１２６において、ステップ１０２で取得された予め定められた可能性情報により示される可能性が可能性Ａでない場合（可能性Ｂの場合）は、判定が否定されて、移動手段推定処理はステップ１３０へ移行する

ステップ１２８では、推定部１６により、推定用遷移テーブル３４から一例として図１１に示す第１可能性列が選定される。その後、移動手段推定処理はステップ１４０へ移行する。

ステップ１３０では、推定部１６により、推定用遷移テーブル３４から一例として図１１に示す第２可能性列が選定される。その後、移動手段推定処理は図８に示すステップ１４０へ移行する。

一方、図７に示すステップ１３４では、推定部１６により、ステップ１０２で取得された予め定められた可能性情報により示される可能性が可能性Ｃであるか否かが判定される。ステップ１３４において、ステップ１０２で取得された予め定められた可能性情報により示される可能性が可能性Ｃの場合は、判定が肯定されて、移動手段推定処理はステップ１３６へ移行する。ステップ１３４において、ステップ１０２で取得された予め定められた可能性情報により示される可能性が可能性Ｃでない場合（可能性Ｄの場合）は、判定が否定されて、移動手段推定処理はステップ１３８へ移行する

ステップ１３６では、推定部１６により、推定用遷移テーブル３４から一例として図１１に示す第３可能性列が選定され、その後、移動手段推定処理はステップ１４０へ移行する。

ステップ１３８では、推定部１６により、推定用遷移テーブル３４から一例として図１１に示す第４可能性列が選定され、その後、移動手段推定処理はステップ１４０へ移行する。

ステップ１４０では、推定部１６により、ステップ１０８で選定された複数の第１注目行６０又はステップ１２４で選定された複数の第２注目行６２から、ステップ１００Ｃでメモリ２４に記憶された変更角度に対応していない行が除去される。ここで、メモリ２４に記憶された変更角度に対応していない行とは、メモリ２４に記憶された変更角度で特定される電車の運動状態以外の電車の運動状態を示す運動状態情報が属する行を指す。例えば、メモリ２４に記憶された変更角度が８０°未満の場合、８０°以上の変更角度で特定される電車の運動状態を示す運動状態情報が属する行を指す。

次のステップ１４２では、推定部１６により、ステップ１０８で選定された複数の第１注目行６０又はステップ１２４で選定された複数の第２注目行６２から、ステップ１００Ｇでメモリ２４に記憶された歩数に対応していない行が除去される。ここで、メモリ２４に記憶された歩数に対応していない行とは、メモリ２４に記憶された歩数で特定される利用者の運動状態以外の利用者の運動状態を示す運動状態情報が属する行を指す。例えば、メモリ２４に記憶された歩数が９歩未満の場合、９歩以上の歩数で特定される利用者の運動状態を示す運動状態情報が属する行を指す。

次のステップ１４４では、推定部１６により、ステップ１０８で選定された複数の第１注目行６０又はステップ１２４で選定された複数の第２注目行６２から、ステップ１００Ｈでメモリ２４に記憶された運動強度に対応していない行が除去される。ここで、メモリ２４に記憶された運動強度に対応していない行とは、メモリ２４に記憶された運動強度で特定される利用者の運動状態以外の利用者の運動状態を示す運動状態情報が属する行を指す。例えば、メモリ２４に記憶された運動強度が１．５Ｍｅｔｓ未満の場合、１．５Ｍｅｔｓ以上の運動強度で特定される利用者の運動状態を示す運動状態情報が属する行を指す。

次のステップ１４６では、推定部１６により、ステップ１０８で選定された複数の第１注目行６０又はステップ１２４で選定された複数の第２注目行６２のうち、現在選定されている行及び列により特定された可能性情報が記憶部２６に記憶される。ここで、現在選定されている行とは、ステップ１０８で選定された複数の第１注目行６０又はステップ１２４で選定された複数の第２注目行６２のうち、ステップ１４０〜１４４の処理によって行が除去されて残った１行を指す。また、現在選定されている列とは、ステップ１２０、ステップ１２２、ステップ１２８、ステップ１３０、ステップ１３６又はステップ１３８の処理によって選定された１列を指す。

次のステップ１４８では、推定部１６により、ステップ１４６で記憶部２６に記憶された可能性情報により示される可能性が可能性Ａ又は可能性Ｂか否かが判定される。ステップ１４８において、ステップ１４８で記憶部２６に記憶された可能性情報により示される可能性が可能性Ａ又は可能性Ｂの場合は、判定が肯定されて、移動手段推定処理はステップ１５０へ移行する。ステップ１４８において、ステップ１４８で記憶部２６に記憶された可能性情報により示される可能性が可能性Ａ又は可能性Ｂでない場合は、判定が否定されて、移動手段推定処理はステップ１５２へ移行する。

ステップ１５０では、推定部１６により、利用者が移動のために現在利用している移動手段が電車であることを示す電車情報が記憶部２６に記憶され、その後、移動手段推定処理はステップ１６６へ移行する。

ステップ１５２では、推定部１６により、利用者の所定値（例えば１．５Ｍｅｔｓ）以上の運動強度が所定時間（例えば１分）以上継続しているか否かが判定される。利用者の所定値以上の運動強度が所定時間以上継続しているか否かは、例えばメモリ２４に時系列で記憶されている運動強度に基づいて判定される。ステップ１５２において、利用者の所定値以上の運動強度が所定時間以上継続している場合は、判定が肯定されて、移動手段推定処理はステップ１５４へ移行する。ステップ１５２において、利用者の所定値以上の運動強度が所定時間以上継続していない場合は、判定が否定されて、移動手段推定処理はステップ１５６へ移行する。

ステップ１５４では、推定部１６により、利用者が移動のために現在利用している移動手段が自転車であることを示す自転車情報が記憶部２６に記憶され、その後、移動手段推定処理はステップ１６６へ移行する。

ステップ１５６では、推定部１６により、利用者の運動強度が所定範囲内（１．０Ｍｅｔｓ±０．１Ｍｅｔｓ）か否かが判定される。利用者の運動強度が所定範囲内か否かは、例えばメモリ２４に時系列で記憶されている運動強度に基づいて判定される。ステップ１５６において、利用者の運動強度が所定範囲内の場合は、判定が肯定されて、移動手段推定処理はステップ１５８へ移行する。ステップ１５６において、利用者の運動強度が所定範囲外の場合は、判定が否定されて、移動手段推定処理はステップ１６０へ移行する。

ステップ１５８では、推定部１６により、利用者が移動のために現在利用している移動手段が自動車であることを示す自動車情報が記憶部２６に記憶され、その後、移動手段推定処理はステップ１６６へ移行する。

ステップ１６０では、推定部１６により、利用者の１分あたりの歩数が所定歩数（例えば９歩）以上か否かが判定される。利用者の１分あたりの歩数が所定歩数以上か否かは、例えばステップ１００Ｇでメモリ２４に記憶された歩数に基づいて判定される。ステップ１６０において、利用者の１分あたりの歩数が所定歩数以上の場合は、判定が肯定されて、移動手段推定処理はステップ１６２へ移行する。ステップ１６０において、利用者の１分あたりの歩数が所定歩数未満の場合は、判定が否定されて、移動手段推定処理はステップ１６４へ移行する。

ステップ１６２では、推定部１６により、利用者が移動のために現在利用している移動手段が徒歩であることを示す徒歩情報が記憶部２６に記憶され、その後、移動手段推定処理はステップ１６６へ移行する。

ステップ１６４では、推定部１６により、利用者が移動のために現在利用している移動手段がバスであることを示すバス情報が記憶部２６に記憶され、その後、移動手段推定処理はステップ１６６へ移行する。

ステップ１６６では、推定部１６により、推定処理終了条件を満足したか否かが判定される。ここで、推定処理終了条件とは、例えば、移動手段推定処理の終了指示が受付部４４によって受け付けられたとの条件やＣＰＵ２２が所定のアプリケーションの実行を開始したとの条件が挙げられる。ステップ１６６において、推定処理終了条件を満足していない場合は、判定が否定されて、移動手段推定処理はステップ１００へ移行する。ステップ１６６において、推定処理終了条件を満足した場合は、判定が肯定されて、移動手段推定処理が終了する。

以上説明したように、スマートデバイス１０では、推定用遷移テーブル３４に記憶されている可能性情報が、運動状態情報に応じて、かつ、歩行時間と関連付けられて定められている。また、測定部１４が、移動手段物理量、利用者物理量及び歩行時間を測定する。また、推定部１６が、過去に特定した可能性情報を参照して（ステップ１０４，１１８）、推定用遷移テーブル３４から、測定した歩行時間に関連付けられ且つ測定結果により特定された電車及び利用者の運動状態に応じた可能性情報を特定する（ステップ１４６）。そして、特定した可能性情報に基づいて、利用者により電車が現在利用されているか否かを推定する。従って、スマートデバイス１０は、利用者が移動のために電車を現在利用しているか否かを高精度に推定することができる。

また、スマートデバイス１０では、推定部１６により、歩行時間が第２閾値以上であり、かつ、推定部１６が前回特定した可能性情報により示される可能性が可能性Ｂ以上の場合、第３可能性列又は第４可能性列が選定される（ステップ１２０，１２２）。そして、選定された第３可能性列又は第４可能性列から可能性情報が特定される。第３可能性列及び第４可能性列は、何れも、第１可能性列又は第２可能性列と比較して、可能性Ｃを示す可能性情報及び可能性Ｄを示す可能性情報の占有率が高い。そのため、第１可能性列又は第２可能性列から可能性情報が特定される場合と比較して、可能性Ａ又は可能性Ｂを示す可能性情報が特定され難くなる。従って、スマートデバイス１０は、利用者により電車が現在利用されていないにも拘らず、利用者により電車が現在利用されていると誤推定することを抑制することができる。

また、スマートデバイス１０では、推定部１６により、歩行時間が第２閾値未満であり、かつ、推定部１６が前回特定した可能性情報により示される可能性が可能性Ｂ以上の場合、第１可能性列又は第２可能性列が選定される（ステップ１２８，１３０）。そして、選定された第１可能性列又は第２可能性列から可能性情報が特定される。第１可能性列及び第２可能性列は、何れも、第３可能性列又は第４可能性列と比較して、可能性Ａを示す可能性情報及び可能性Ｂを示す可能性情報の占有率が高い。そのため、第３可能性列又は第４可能性列から可能性情報が特定される場合と比較して、可能性Ｃを示す可能性情報及び可能性Ｄを示す可能性情報が特定され難くなる。従って、スマートデバイス１０は、利用者により電車が継続利用されているにも拘らず、利用者により電車が現在利用されていないと誤推定することを抑制することができる。

また、スマートデバイス１０では、推定部１６により、利用者の運動強度に基づいて、利用者が移動のために自転車を現在利用しているか否かが推定される（ステップ１５２，１５４）。また、推定部１６により、利用者が移動のために電車及び自転車を現在利用していないと推定された場合、利用者の運動強度に基づいて、利用者が移動のために自動車を現在利用しているか否かが推定される（ステップ１５６，１５８）。また、推定部１６により、利用者が移動のために電車、自転車及び自動車を現在利用していないと判定された場合、利用者の歩数に基づいて、利用者が移動のために徒歩（又はバス）を現在利用しているか否かが推定される（ステップ１６０，１６２）。従って、スマートデバイス１０は、利用者が電車を現在利用していない場合であっても、利用者が移動のために現在利用している移動手段を高精度に推定することができる。

なお、上記第１実施形態では、推定用遷移テーブル３４の運動状態情報が、電車の運動状態及び利用者の運動状態を示す情報であるが、これに限らず、運動状態情報は電車の運動状態のみを示す情報であってもよい。これにより、移動手段推定処理におけるステップ１４２，１４４が不要となり、移動手段推定処理の高速化が期待できる。

また、上記第１実施形態では、推定部１６が、記憶部２６に記憶された可能性情報により示される可能性が可能性Ａ又は可能性Ｂの場合に利用者が電車を現在利用していると推定する例を挙げて説明したが、開示の技術はこれに限定されるものではない。例えば、移動手段推定処理のステップ１４６で記憶部２６に記憶された可能性情報により示される可能性が可能性Ｂ又は可能性Ｃの場合、スマートデバイス１０の動作状態に基づいて、利用者が電車を現在利用しているか否かが推定されてもよい。例えば、推定部１６は、可能性情報により示される可能性が可能性Ｂであり、かつ、スマートデバイス１０において現時点まで所定時間継続して電子メール作成機能が作動している場合、利用者が電車を現在利用していると推定する。また、推定部１６は、ステップ１４６で記憶部２６に記憶された可能性情報により示される可能性が可能性Ｃであり、かつ、スマートデバイス１０において通話機能が作動している場合、利用者が移動のために電車を現在利用していないと推定する。

また、上記第１実施形態では、推定部１６が前回特定した可能性情報を参照して可能性情報を特定する例（例えばステップ１０４，１１８）を挙げて説明したが、開示の技術はこれに限定されるものではない。例えば、推定部１６は、前々回に特定した可能性情報に基づいて可能性情報を特定してもよい。また、前回までに特定された可能性情報の統計値に基づいて（例えば所定期間に所定回数以上特定された可能性情報）に基づいて今回の推定で用いる可能性情報を特定してもよい。

また、上記第１実施形態では、推定部１６が利用者により電車が現在利用されているか否かを判定し、判定結果（例えば電車情報）を記憶部２６に記憶する例を挙げて説明しているが、判定結果を必ずしも記憶部２６に記憶する必要はない。また、記憶部２６に記憶された判定結果の用途は様々である。例えば、推定部１６は、スマートデバイス１０に搭載されている複数の機能のうち、記憶部２６に記憶された判定結果に基づいて、利用者に提示する機能を決定し、決定した機能を、表示部４２を介して文字や画像等を利用して利用者に提示してもよい。また、推定部１６が、特定した可能性情報により示される可能性を、表示部４２を介して文字や画像等を利用して利用者に提示してもよい。

また、上記第１実施形態では、説明の便宜上、推定用遷移テーブル３４を例示したが、開示の技術はこれに限定されるものではない。例えば、異なる諸条件（例えば電車の運動状態、利用者の運動状態及び歩行時間の組み合わせ）の各々に対し、可能性情報を１対１で対応させたテーブルを用いてもよい。また、推定用遷移テーブル３４に代えて演算式を用いてもよい。演算式としては、例えば、少なくとも電車の運動状態及び歩行時間に各々相当する複数の独立変数と可能性情報に相当する従属変数とを有する演算式が挙げられる。

また、上記第１実施形態では、推定部１６が、測定部１４により測定された移動手段物理量及び利用者物理量に基づいて可能性情報を特定する例を挙げて説明したが、開示の技術はこれに限定されるものではない。例えば、スマートデバイス１０が風速計を有している場合、可能性情報を特定するために用いる物理量として、風速計が測定した風速を更に用いてもよい。また、スマートデバイス１０がマイクロフォンを有している場合、可能性情報を特定するために用いる物理量として、マイクロフォンが検知した音圧を更に用いてもよい。また、スマートデバイス１０が温度計を有している場合、可能性情報を特定するために用いる物理量として、温度計が測定した温度を更に用いてもよい。また、スマートデバイス１０が湿度計を有している場合、可能性情報を特定するために用いる物理量として、湿度計が測定した湿度を更に用いてもよい。風速、音圧、温度、湿度などの他の物理量は、例えば推定用遷移テーブル３４の運動状態情報と関連付けられていればよい。このように、推定部１６が、移動手段物理量及び利用者物理量に加え、他の物理量も用いて可能性情報を特定することにより、現状に応じた可能性情報を高精度に得ることができる。

また、上記第１実施形態では、ジャイロセンサ５４を用いて電車の移動方向の変更角度を算出する例を挙げて説明したが、開示の技術はこれに限定されるものではない。例えば、ジャイロセンサ５４の測定結果及び地磁気センサの測定結果に基づいて電車の移動方向の変更角度を算出するようにしてもよい。

また、上記第１実施形態では、開示の技術に係る特定移動手段として電車を例示したが、開示の技術はこれに限定されるものではなく、電車以外の他の移動手段（例えば自動車、自転車、バス、徒歩など）であってもよい。

また、上記第１実施形態では、開示の技術に係る所定の移動手段として自転車、自動車、バス及び徒歩を例示したが、開示の技術はこれに限定されるものではない。例えば、原動機付き自転車、スノーボード、スケート、キックボードなどの他の移動手段であってもよい。

［第２実施形態］
上記第１実施形態では、推定用遷移テーブル３４に基づいて可能性情報が特定される例を挙げたが、本第２実施形態では、一例として図１２に示す推定用遷移テーブル９０に基づいて可能性情報が特定される場合について説明する。なお、本第２実施形態では、上記第１実施形態で説明した構成と同一の構成については同一の符号を付し、説明を省略する。

一例として図１に示すように、本第２実施形態に係るスマートデバイス８０は、上記第１実施形態で説明したスマートデバイス１０と比較して、推定部１６に代えて推定部１６Ａを有する点が異なる。推定部１６Ａは、記憶部１２に記憶されている可能性情報から、測定部１４が測定した歩行時間に関連付けられ、測定部１４の測定結果により特定された運動状態に応じた可能性情報を特定する。そして、特定した可能性情報に基づいて、利用者により電車が現在利用されているか否かを推定する。

一例として図２に示すように、本第２実施形態に係るスマートデバイス８０は、上記第１実施形態で説明したスマートデバイス１０と比較して、記憶部２６が推定用遷移テーブル３４に代えて推定用遷移テーブル９０を記憶している点が異なる。

一例として図１２に示す推定用遷移テーブル９０は、図１１に示す推定用遷移テーブル３４と比較して、第１〜第４可能性列に代えて第１及び第２歩行時間を有する点が異なる。第１歩行時間列は、１分以上の歩行時間に対し、可能性情報が対応付けられた列であり、第２歩行時間列は、１分未満の歩行時間に対し、可能性情報が対応付けられた列である。

一例として図２に示すように、スマートデバイス８０は、上記第１実施形態で説明したスマートデバイス１０と比較して、記憶部２６が移動手段推定プログラム３０に代えて移動手段推定プログラム９６を記憶している点が異なる。移動手段推定プログラム９６は、上記第１実施形態で説明した移動手段推定プログラム３０と比較して、推定プロセス３０Ｂに代えて推定プロセス９６Ｂを有する点が異なる。ＣＰＵ２２は、推定プロセス９６Ｂを実行することで、図１に示す推定部１６Ａとして動作する。

次に本第２実施形態の作用として、ＣＰＵ２２が移動手段推定プログラム９６を実行することでスマートデバイス８０によって行われる移動手段推定処理について、図８及び図１３を参照して説明する。なお、本第２実施形態に係る移動手段推定処理は、上記第１実施形態で説明した移動手段推定処理と比較して、ステップ１０２、ステップ１０４及びステップ１１８を有しない点が異なる。また、本第２実施形態に係る移動手段推定処理は、上記第１実施形態で説明した移動手段推定処理と比較して、ステップ１０８に代えてステップ３００を有する点、及びステップ１２４に代えてステップ３０２を有する点が異なる。また、本第２実施形態に係る移動手段推定処理は、上記第１実施形態に係る移動手段推定処理と比較して、ステップ１２０に代えてステップ３０４を有する点、及びステップ１２２に代えてステップ３０６を有する点が異なる。また、本第２実施形態に係る移動手段推定処理は、上記第１実施形態に係る移動手段推定処理と比較して、ステップ１４０，１４２，１４４，１４６に代えてステップ１４０Ａ，１４２Ａ，１４４Ａ，１４６Ａを有する点が異なる。

一例として図１３に示す移動手段推定処理では、ステップ３００において、推定部１６Ａにより、推定用遷移テーブル９０から一例として図１２に示す複数の第１注目行９２が選定され、その後、移動手段推定処理はステップ１１０へ移行する。図１２に示す複数の第１注目行９２は、何れも、推定用遷移テーブル９０に含まれる全行のうち、６００ｍ未満の移動距離で規定される電車の運動状態を示す運動状態情報が属する行である。

ステップ３０２では、推定部１６Ａにより、推定用遷移テーブル９０から一例として図１２に示す複数の第２注目行９４が選定され、その後、移動手段推定処理はステップ１１０へ移行する。図１２に示す複数の第２注目行９４は、何れも、推定用遷移テーブル９０に含まれる全行のうち、６００ｍ以上の移動速度で規定される電車の運動状態を示す運動状態情報が属する行である。

ステップ３０４では、推定部１６Ａにより、推定用遷移テーブル９０から一例として図１２に示す第１歩行時間列が選定される。その後、移動手段推定処理は図８に示すステップ１４０Ａへ移行する。

ステップ３０６では、推定部１６Ａにより、推定用遷移テーブル９０から一例として図１２に示す第２歩行時間列が選定される。その後、移動手段推定処理は図８に示すステップ１４０Ａへ移行する。

ステップ１４０Ａでは、推定部１６Ａにより、ステップ３００で選定された複数の第１注目行９２又はステップ３０２で選定された複数の第２注目行９４から、ステップ１００Ｃでメモリ２４に記憶された変更角度に対応していない行が除去される。

次のステップ１４２Ａでは、推定部１６Ａにより、ステップ３００で選定された複数の第１注目行９２又はステップ３０２で選定された複数の第２注目行９４から、ステップ１００Ｇでメモリ２４に記憶された歩数に対応していない行が除去される。

次のステップ１４４Ａでは、推定部１６Ａにより、ステップ３００で選定された複数の第１注目行９２又はステップ３０２で選定された複数の第２注目行９４から、ステップ１００Ｈでメモリ２４に記憶された運動強度に対応していない行が除去される。

次のステップ１４６Ａでは、推定部１６Ａにより、ステップ３００で選定された複数の第１注目行９２又はステップ３０２で選定された複数の第２注目行９４のうち、現在選定されている行及び列により特定された可能性情報が記憶部２６に記憶される。ここで、現在選定されている行とは、ステップ３００で選定された複数の第１注目行９２又はステップ３０２で選定された複数の第２注目行９４のうち、ステップ１４０Ａ，１４２Ａ，１４４Ａの処理によって行が除去されて残った１行を指す。また、現在選定されている列とは、ステップ３０４又はステップ３０６の処理によって選定された１列を指す。

以上説明したように、スマートデバイス８０では、推定用遷移テーブル９０に記憶されている可能性情報が、運動状態情報に応じて、かつ、歩行時間と関連付けられて定められている。また、測定部１４が、移動手段物理量、利用者物理量及び歩行時間を測定する。また、推定部１６Ａが、推定用遷移テーブル９０から、測定した歩行時間に関連付けられ、測定結果により特定された電車の運動状態及び利用者の運動状態に応じた可能性情報を特定する。そして、特定した可能性情報に基づいて、利用者が電車を現在利用しているか否かを推定する。従って、スマートデバイス８０は、利用者が移動のために電車を現在利用しているか否かを高精度に推定することができる。

なお、上記第２実施形態では、推定部１６Ａが推定用遷移テーブル９０を用いて可能性情報を特定する場合を例示したが、開示の技術はこれに限定されるものではなく、例えば図１４に示す推定用遷移テーブル９８を用いて可能性情報を特定してもよい。図１４に示す推定用遷移テーブル９８は、図１２に示す推定用遷移テーブル９０と比較して、運動状態情報の内容及び可能性情報の内容が異なる。図１４に示す推定用遷移テーブル９８に記憶されている運動状態情報は、１分前の位置と現在位置との差である電車の移動距離が６００ｍ以上か否かを示す情報である。また、図１４に示す推定用遷移テーブル９８に記憶されている可能性情報は、“１”又は“０”である。“１”とは、利用者が電車を現在利用している可能性が高いことを指し、“０”とは、利用者が電車を現在利用している可能性が低いことを指す。

また、図１４に示す推定用遷移テーブル９８では、運動状態情報により示される利用者の運動状態は６００ｍ以上か否かの物理量により特定される２つの運動状態の各々に対し、可能性情報が対応付けられているが、開示の技術はこれに限定されるものではない。例えば、６００ｍ以上か否かの物理量により特定される２つの運動状態のうちの一方の運動状態に対してのみ可能性情報が対応付けられていてもよい。

本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。

（付記１）
移動者が移動のために利用する特定移動手段の運動状態に応じて、かつ、前記移動者の歩行時間と関連付けて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されている可能性を示す可能性情報を記憶した記憶部と、前記運動状態を特定する物理量及び前記移動者の歩行時間を測定する測定部と、前記記憶部に記憶されている前記可能性情報から、前記測定部が測定した前記歩行時間に関連付けられ、前記測定部が測定した前記物理量により特定された前記運動状態に応じた可能性情報を特定し、特定した可能性情報に基づいて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されているか否かを推定する推定部と、を含む情報処理装置。

（付記２）
前記推定部は、前記記憶部に記憶されている前記可能性情報から、前記推定部が過去に特定した可能性情報を参照して、前記測定部が測定した前記歩行時間に関連付けられ、前記測定部が測定した前記物理量により特定された前記運動状態に応じた可能性情報を特定し、特定した可能性情報に基づいて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されているか否かを推定する付記１に記載の情報処理装置。

（付記３）
前記記憶部に記憶されている前記可能性情報は、前記推定部が過去に特定した可能性情報により示される可能性が第１可能性以上であり、かつ、前記歩行時間が第１所定時間以上の場合に、前記第１可能性以上の可能性を示す可能性情報の前記推定部による特定が抑制されるように、前記運動状態に応じて、かつ、前記歩行時間と関連付けられて前記記憶部に記憶されている付記２に記載の情報処理装置。

（付記４）
前記記憶部に記憶されている前記可能性情報は、前記推定部が過去に特定した可能性情報により示される可能性が第２可能性以上であり、前記歩行時間が第２所定時間未満の場合に、前記過去に特定した可能性情報により示される可能性以外の可能性を示す可能性情報の前記推定部による特定が抑制されるように、前記運動状態に応じて、かつ、前記歩行時間と関連付けられて前記記憶部に記憶されている付記２又は付記３に記載の情報処理装置。

（付記５）
前記記憶部は、前記特定移動手段の運動状態及び前記移動者の運動状態に応じて、かつ、前記歩行時間と関連付けて前記可能性情報を記憶し、前記測定部は、前記移動者の運動状態を特定する移動者物理量を更に測定し、前記推定部は、前記記憶部に記憶されている前記可能性情報から、前記推定部が過去に特定した可能性情報を参照して、前記測定部が測定した前記歩行時間に関連付けられ、前記測定部が測定した前記物理量により特定された前記特定移動手段の運動状態及び前記測定部が測定した前記移動者物理量により特定された前記移動者の運動状態に応じた可能性情報を特定し、特定した可能性情報に基づいて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されているか否かを推定する付記２から付記４の何れか１つに記載の情報処理装置。

（付記６）
前記記憶部は、前記特定移動手段の運動状態及び前記移動者の運動状態に応じて、かつ、前記歩行時間と関連付けて前記可能性情報を記憶し、前記測定部は、前記移動者の運動状態を特定する移動者物理量を更に測定し、前記推定部は、前記記憶部に記憶されている前記可能性情報から、前記測定部が測定した前記歩行時間に関連付けられ、前記測定部が測定した前記物理量により特定された前記特定移動手段の運動状態及び前記測定部が測定した前記移動者物理量により特定された前記移動者の運動状態に応じた可能性情報を特定し、特定した可能性情報に基づいて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されているか否かを推定する付記１に記載の情報処理装置。

（付記７）
前記特定移動手段の運動状態は、少なくとも前記特定移動手段の移動距離及び前記特定移動手段の移動方向の変更角度により特定され、前記移動者の運動状態は、少なくとも前記移動者の歩数及び前記移動者の運動強度により特定される付記５又は付記６に記載の情報処理装置。

（付記８）
前記推定部は、前記測定部が測定した前記移動者物理量に基づいて、前記移動者により前記特定移動手段以外の所定の移動手段が現在利用されているか否かを推定する付記５から付記７の何れか１つに記載の情報処理装置。

（付記９）
前記測定部は、加速度センサの測定結果を利用して前記移動者物理量を測定する付記５から付記８の何れか１つに記載の情報処理装置。

（付記１０）
前記測定部は、前記移動者の歩行開始時刻を管理し、前記歩行開始時刻及び現在時刻に基づいて前記歩行時間を測定する付記１から付記９の何れか１つに記載の情報処理装置。

（付記１１）
前記記憶部は、前記特定移動手段の異なる運動状態毎に前記可能性情報が対応付けられた推定用遷移テーブルを記憶した付記１から付記１０の何れか１つに記載の情報処理装置。

（付記１２）
前記特定移動手段の運動状態は、ＧＰＳを利用して算出した現在位置及びジャイロセンサにより測定された角速度に基づいて特定される付記１から付記１１の何れか１つに記載の情報処理装置。

（付記１３）
前記特定移動手段は電車である付記１から付記１２の何れか１つに記載の情報処理装置。

（付記１４）
移動者が移動のために利用する特定移動手段の運動状態を特定する物理量及び前記移動者の歩行時間を測定し、前記運動状態に応じて、かつ、前記歩行時間と関連付けて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されている可能性を示す可能性情報を記憶した記憶部に記憶されている前記可能性情報から、測定した前記歩行時間に関連付けられ、測定した前記物理量により特定された前記運動状態に応じた可能性情報を特定し、特定した可能性情報に基づいて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されているか否かを推定することを含む移動手段推定方法。

（付記１５）
前記記憶部に記憶されている前記可能性情報から、過去に特定した可能性情報を参照して、測定した前記歩行時間に関連付けられ、測定した前記物理量により特定された前記運動状態に応じた可能性情報を特定し、特定した可能性情報に基づいて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されているか否かを推定することを含む付記１４に記載の移動手段推定方法

（付記１６）
前記記憶部に記憶されている前記可能性情報は、過去に特定した可能性情報により示される可能性が第１可能性以上であり、かつ、前記歩行時間が第１所定時間以上の場合に、前記第１可能性以上の可能性を示す可能性情報の特定が抑制されるように、前記運動状態に応じて、かつ、前記歩行時間と関連付けられて前記記憶部に記憶されている付記１５に記載の移動手段推定方法。

（付記１７）
前記記憶部に記憶されている前記可能性情報は、過去に特定した可能性情報により示される可能性が第２可能性以上であり、前記歩行時間が第２所定時間未満の場合に、前記過去に特定した可能性情報により示される可能性以外の可能性を示す可能性情報の特定が抑制されるように、前記運動状態に応じて、かつ、前記歩行時間と関連付けられて前記記憶部に記憶されている付記１５又は付記１６に記載の移動手段推定方法。

（付記１８）
前記記憶部は、前記特定移動手段の運動状態及び前記移動者の運動状態に応じて、かつ、前記歩行時間と関連付けて前記可能性情報を記憶し、前記移動者の運動状態を特定する移動者物理量を更に測定し、前記記憶部に記憶されている前記可能性情報から、過去に特定した可能性情報を参照して、測定した前記歩行時間に関連付けられ、測定した前記物理量により特定された前記特定移動手段の運動状態及び前記測定部が測定した前記移動者物理量により特定された前記移動者の運動状態に応じた可能性情報を特定し、特定した可能性情報に基づいて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されているか否かを推定することを含む付記１５から付記１７の何れか１つに記載の移動手段推定方法。

（付記１９）
前記記憶部は、前記特定移動手段の運動状態及び前記移動者の運動状態に応じて、かつ、前記歩行時間と関連付けて前記可能性情報を記憶し、前記移動者の運動状態を特定する移動者物理量を更に測定し、前記記憶部に記憶されている前記可能性情報から、測定した前記歩行時間に関連付けられ、測定した前記物理量により特定された前記特定移動手段の運動状態及び測定した前記移動者物理量により特定された前記移動者の運動状態に応じた可能性情報を特定し、特定した可能性情報に基づいて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されているか否かを推定することを含む付記１５に記載の移動手段推定方法。

（付記２０）
前記特定移動手段の運動状態は、少なくとも前記特定移動手段の移動距離及び前記特定移動手段の移動方向の変更角度により特定され、前記移動者の運動状態は、少なくとも前記移動者の歩数及び前記移動者の運動強度により特定される付記１８又は付記１９に記載の移動手段推定方法。

（付記２１）
測定した前記移動者物理量に基づいて、前記移動者により前記特定移動手段以外の所定の移動手段が現在利用されているか否かを推定することを含む付記１８から付記２０の何れか１項に記載の移動手段推定方法。

（付記２２）
コンピュータに、移動者が移動のために利用する特定移動手段の運動状態を特定する物理量及び前記移動者の歩行時間を測定し、前記運動状態に応じて、かつ、前記歩行時間と関連付けて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されている可能性を示す可能性情報を記憶した記憶部に記憶されている前記可能性情報から、測定した前記歩行時間に関連付けられ、測定した前記物理量により特定された前記運動状態に応じた可能性情報を特定し、特定した可能性情報に基づいて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されているか否かを推定することを含む処理を実行させるための移動手段推定プログラム。

１０，８０ スマートデバイス
１２ 記憶部
１４ 測定部
１６，１６Ａ 推定部
３２ 時刻管理テーブル
３４，９０，９８ 推定用遷移テーブル

Claims (10)

1. 移動者が移動のために利用する特定移動手段の運動状態に応じて、かつ、前記移動者の歩行時間と関連付けて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されている可能性を示す可能性情報を記憶した記憶部と、
   前記運動状態を特定する物理量及び前記移動者の歩行時間を測定する測定部と、
   前記記憶部に記憶されている前記可能性情報から、前記測定部が測定した前記歩行時間に関連付けられ、前記測定部が測定した前記物理量により特定された前記運動状態に応じた可能性情報を特定し、特定した可能性情報に基づいて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されているか否かを判定する推定部と、
   を含む情報処理装置。
2. 前記推定部は、前記記憶部に記憶されている前記可能性情報から、前記推定部が過去に特定した可能性情報を参照して、前記測定部が測定した前記歩行時間に関連付けられ、前記測定部が測定した前記物理量により特定された前記運動状態に応じた可能性情報を特定し、特定した可能性情報に基づいて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されているか否かを判定する請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記記憶部に記憶されている前記可能性情報は、前記推定部が過去に特定した可能性情報により示される可能性が第１可能性以上であり、かつ、前記歩行時間が第１所定時間以上の場合に、前記第１可能性以上の可能性を示す可能性情報の前記推定部による特定が、前記第１可能性未満の可能性を示す可能性情報が前記推定部によって特定される場合に比べ、抑制されるように、前記運動状態に応じて、かつ、前記歩行時間と関連付けられて前記記憶部に記憶されている請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記記憶部に記憶されている前記可能性情報は、前記推定部が過去に特定した可能性情報により示される可能性が第２可能性以上であり、前記歩行時間が第２所定時間未満の場合に、前記過去に特定した可能性情報により示される可能性以外の可能性を示す可能性情報の前記推定部による特定が、前記第２可能性以上の可能性を示す可能性情報が前記推定部によって特定される場合に比べ、抑制されるように、前記運動状態に応じて、かつ、前記歩行時間と関連付けられて前記記憶部に記憶されている請求項２又は請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記記憶部は、前記特定移動手段の運動状態及び前記移動者の運動状態に応じて、かつ、前記歩行時間と関連付けて前記可能性情報を記憶し、
   前記測定部は、前記移動者の運動状態を特定する移動者物理量を更に測定し、
   前記推定部は、前記記憶部に記憶されている前記可能性情報から、前記推定部が過去に特定した可能性情報を参照して、前記測定部が測定した前記歩行時間に関連付けられ、前記測定部が測定した前記物理量により特定された前記特定移動手段の運動状態及び前記測定部が測定した前記移動者物理量により特定された前記移動者の運動状態に応じた可能性情報を特定し、特定した可能性情報に基づいて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されているか否かを判定する請求項２から請求項４の何れか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記記憶部は、前記特定移動手段の運動状態及び前記移動者の運動状態に応じて、かつ、前記歩行時間と関連付けて前記可能性情報を記憶し、
   前記測定部は、前記移動者の運動状態を特定する移動者物理量を更に測定し、
   前記推定部は、前記記憶部に記憶されている前記可能性情報から、前記測定部が測定した前記歩行時間に関連付けられ、前記測定部が測定した前記物理量により特定された前記特定移動手段の運動状態及び前記測定部が測定した前記移動者物理量により特定された前記移動者の運動状態に応じた可能性情報を特定し、特定した可能性情報に基づいて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されているか否かを判定する請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記特定移動手段の運動状態は、少なくとも前記特定移動手段の移動距離及び前記特定移動手段の移動方向の変更角度により特定され、
   前記移動者の運動状態は、少なくとも前記移動者の歩数及び前記移動者の運動強度により特定される請求項５又は請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記推定部は、前記測定部が測定した前記移動者物理量に基づいて、前記移動者により前記特定移動手段以外の所定の移動手段が現在利用されているか否かを更に判定する請求項５から請求項７の何れか１項に記載の情報処理装置。
9. 測定部と推定部とを有するコンピュータが実行する移動手段推定方法であって、
   前記測定部が、移動者が移動のために利用する特定移動手段の運動状態を特定する物理量及び前記移動者の歩行時間を測定し、
   前記推定部が、前記運動状態に応じて、かつ、前記歩行時間と関連付けて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されている可能性を示す可能性情報を記憶した記憶部に記憶されている前記可能性情報から、測定した前記歩行時間に関連付けられ、測定した前記物理量により特定された前記運動状態に応じた可能性情報を特定し、特定した可能性情報に基づいて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されているか否かを判定する
   ことを含む移動手段推定方法。
10. 測定部と推定部とを有するコンピュータに実行させるための移動手段推定プログラムであって、
    前記測定部に、移動者が移動のために利用する特定移動手段の運動状態を特定する物理量及び前記移動者の歩行時間を測定させ、
    前記推定部に、前記運動状態に応じて、かつ、前記歩行時間と関連付けて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されている可能性を示す可能性情報を記憶した記憶部に記憶されている前記可能性情報から、測定した前記歩行時間に関連付けられ、測定した前記物理量により特定された前記運動状態に応じた可能性情報を特定させ、特定された可能性情報に基づいて、前記移動者により前記特定移動手段が現在利用されているか否かを判定させる
    移動手段推定プログラム。

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