JP6294825B2 - 情報提供方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報提供方法およびプログラムに関する。

例えば特許文献１には、複数の利用者のテレビやビデオの利用履歴を、インターネットを用いて抽出し、サーバに蓄積し、蓄積した利用履歴に基づいて、利用者が興味を引く情報を提供するシステムが開示されている。

また、特許文献２では、掃除機のヘッドに移動センサを付与し、そのヘッドの移動距離を計測することで、掃除機利用のカロリー消費量を計算し、利用者に提示する方法が開示されている。

特開２００９−１５１７８９号公報 特開２００２−２９１６６７号公報

ｈｔｔｐ：／／ｓｕｐｐｏｕｒｔ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｍ／ｗｅｂｓｅａｒｃｈの、「機能のカスタマイズ」「その他のカスタマイズ方法」「Ｇｏｏｇｌｅ検索、Ｇｍａｉｌ、その他の特定のＧｏｏｇｌｅサイト上の広告」（検索日：２０１２年１２月２０日）

しかしながら、上記特許文献１に開示されるシステムでは、利用履歴を取得できる機器がテレビやビデオといった、もともと趣味性が高い機器の利用に限られるという問題がある。また、上記特許文献２に開示される方法は、単に掃除時のカロリー消費を計算しているに過ぎない。

本発明は、上述の事情を鑑みてなされたもので、利用者による情報入力を必要とせずに機器の利用者に適した情報を提供することができる情報提供方法およびプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る情報提供方法は、利用者が物質の処理をするための機器を利用した際の前記機器の利用履歴を取得するステップと、取得した前記利用履歴に応じた情報を前記利用者に提供するステップとを含み、前記物質の処理とは、前記物質の移動あるいは前記物質の温度変化である。

なお、これらの全般的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

本発明の情報提供方法等によれば、利用者による情報入力を必要とせずに機器の利用者に適した情報を提供することができる。

図１は、実施の形態１における情報提供システムの構成を示す図である。 図２は、実施の形態１における機器の機能部の詳細機能ブロックを示す図である。 図３は、実施の形態１における情報提供装置の提供部の詳細機能ブロックを示す図である。 図４は、実施の形態１における情報提供方法を示すフローチャートである。 図５は、図４のＳ２０の詳細を示すフローチャートである。 図６は、実施の形態１における情報提供システムの別の構成を示す図である。 図７は、実施の形態１における機器の別の構成を示す図である。 図８Ａは、実施の形態１の実施例における物質量情報と頻度情報を説明するための図である。 図８Ｂは、実施の形態１の実施例における物質量情報と頻度情報を説明するための図である。 図８Ｃは、実施の形態１の実施例における物質量情報と頻度情報を説明するための図である。 図８Ｄは、実施の形態１の実施例における物質量情報と頻度情報を説明するための図である。 図９は、実施の形態１の実施例における利用者の傾向を推定するための４象限図である。 図１０Ａは、実施の形態１の実施例における推定される利用者の傾向の一例を示す図である。 図１０Ｂは、実施の形態１の実施例における推定される利用者の傾向の一例を示す図である。 図１０Ｃは、実施の形態１の実施例における推定される利用者の傾向の一例を示す図である。 図１０Ｄは、実施の形態１の実施例における推定される利用者の傾向の一例を示す図である。 図１１は、実施の形態２における情報提供システムの構成を示す図である。 図１２は、実施の形態２の実施例における物質量情報と頻度情報を説明するための図である。 図１３は、実施の形態３における情報提供システムの構成を示す図である。 図１４は、実施の形態３の実施例における利用者の傾向を推定するための４象限図である。 図１５は、実施の形態４における機器への情報提供方法を説明するための図である。 図１６は、実施の形態４における表示装置に表示される情報の一例を示す図である。 図１７Ａは、実施の形態５における情報提供システムの全体像を示す図である。 図１７Ｂは、実施の形態５における情報提供システムの一部構成の変形例を示す図である。 図１７Ｃは、実施の形態５における情報提供システムの一部構成の変形例を示す図である。 図１８は、サービスの類型１（自社データセンタ型）を示す図である。 図１９は、サービスの類型２（ＩａａＳ利用型）を示す図である。 図２０は、サービスの類型３（ＰａａＳ利用型）を示す図である。 図２１は、サービスの類型４（ＳａａＳ利用型）を示す図である。

（本発明の一態様を得るに至った経緯）
以下、本発明の一態様を得るに至った経緯について説明する。

昨今、インターネットを用いた情報処理分野においては、利用者の利用履歴を下に、利用者の潜在的な欲求を推定し、利用者に広告等のサービスを提供するシステムが、広く普及してきている。例えば、非特許文献１に記載されているシステムすなわち「Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）検索サービス」では、利用者のインターネット検索の履歴、または利用者が送信したインターネットメールの文章を解析し、関連する広告を表示する。このようなシステムは、検索やメール送信などの、利用者の本来の目的に沿った行動が、利用者自身も気がつかなかったような興味が引かれる情報の提示を引き起こすという点で、利用者の利便性を高めるものである。また、広告主にとっては、利用者が興味を引く可能性が高い商品の広告を効果的に提示できるという点で、通常の広告に比べ、著しい広告効果が期待できるものでもある。すなわち、利用者と広告主双方に効果をもたらすものであり、昨今ますます重要性が高まっている。

しかし、このようなシステムは、主にインターネットを用いた情報処理分野のみで行われ、それ以外の分野ではほとんど普及していないのが現状である。すなわち、インターネットを利用しない人々は上記システムによる利便性を享受できず、また、広告主は、このような人々に対して、前記システムのような効果的な広告を提供することができない。

インターネットを利用した情報処理の分野以外で、このようなシステムが普及しない理由は次の通りである。すなわち、ネット検索のためのキーワード履歴や、送信されたメールの文章のような、利用者の傾向、趣味または潜在的な欲求等を推定するための情報が、情報処理以外の分野では、非常に得にくいからである。換言すると、ネット検索やメール送信のように、利用者が能動的に、ある種の文章を作成し、情報処理システムに入力するから、上記のシステムが成り立つからである。そのため、利用者が文章を作成しない日常生活において、利用者の傾向や欲求を推定することは困難である。

それに対して、特許文献１には、利用者が文章を作成しない状況において、利用者の傾向を推定する方法について記載されている。特許文献１で開示されているシステムでは、複数の利用者のテレビやビデオの利用履歴を、インターネットを用いて抽出し、サーバに蓄積する。この場合の利用履歴とは、どんな番組（ドラマであるかドキュメンタリーであるかアニメであるか等）を良く見ているか、といった内容である。そして、サーバ上で、利用者Ａのテレビの視聴履歴と似た傾向のテレビの視聴履歴を持つ利用者Ｂを抽出する。さらに、利用者Ａのビデオの利用履歴と、利用者Ｂのビデオの利用履歴を比較し、もし、利用者Ａが視聴していて、利用者Ｂがまだ視聴していないビデオコンテンツがあったら、そのビデオコンテンツを、利用者Ｂに推薦する。

特許文献１で開示されているシステムでは、利用者Ａも利用者Ｂも、検索キーワードなどの文章を作成することは必要ない。単に、自らの好みにしたがって、テレビやビデオを利用しているだけである。しかし、その利用履歴にはそれぞれの好みが反映されているので、それを利用して利用者の傾向を推定することができ、利用者自身も気がつかなかったような興味を引かれる情報を提供することができるという効果を奏する。

しかし、特許文献１で開示されている利用者の傾向を推定する方法は、テレビやビデオといった、もともと趣味性が高い機器を利用する場合に限られるという課題がある。つまり、例えば掃除機や洗濯機など趣味性が高い機器以外の機器を利用する場合、特許文献１では、利用者の傾向を推定することはできない。したがって、特許文献１では、多くの人々が広く日常的に行っている家事労働に利用される機器を通じて利用者の傾向を推定し、それぞれの利用者に合致した情報を提供することはできない。

一方、特許文献２では、掃除機の利用に際して、利用者についてのなんらかの情報を抽出する方法が開示されている。この特許文献２では、掃除機のヘッドに移動センサを付与し、そのヘッドの移動距離を計測することで、掃除機利用のカロリー消費量を計算し、利用者に提示する。これにより、利用者は、毎日の掃除の励みとなるという効果を得る。

しかしながら、特許文献２に開示される方法は、単に掃除時のカロリー消費を計算しているに過ぎず、利用者の潜在的欲求や傾向を推定しているわけではない。つまり、特許文献２でも、ネット検索やメール送信などの特別な文章を利用せず、ごく日常的な家事労働に利用される機器を通じて利用者の傾向を推定し、利用者に合致した情報を提供することはできない。

本発明は、上述の事情を鑑みてなされたもので、検索ワードの入力など利用者による情報入力を必要とせずに機器の利用者に適した情報を提供することができる情報提供方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る情報提供方法は、利用者が物質の処理をするための機器を利用した際の前記機器の利用履歴を取得するステップと、取得した前記利用履歴に応じた情報を前記利用者に提供するステップとを含み、前記物質の処理とは、前記物質の移動あるいは前記物質の温度変化である。

これにより、検索ワードの入力など利用者による情報入力を必要とせずに機器の利用者に適した情報を提供することができる情報提供方法を提供できる。つまり、利用者が日常的な家事労働など物質の処理をするための機器を利用するだけで、利用者による情報入力がなくてもその機器の利用者に適した情報を提供することができる。

また、例えば、前記情報提供方法は、さらに、取得した前記利用履歴に基づき、前記利用者のライフスタイルを含む前記利用者の傾向を推定するステップと含み、前記情報を提供するステップにおいて、推定された前記利用者の傾向に応じた情報を前記利用者に提供するとしてもよい。

これにより、利用者が日常的な家事労働など物質の処理を行うだけで、その利用履歴から利用者のライフスタイルなどの傾向を推定することができるので、推定した傾向に基づき、利用者に適した情報を生成することができる。それにより、検索ワードの入力など利用者による情報入力を必要とせず機器の利用者に適した情報を提供することができる。

ここで、例えば、前記利用者の傾向は、前記利用者の性格傾向を含むとしてもよい。

これにより、利用者が日常的な家事労働など物質の処理を行うだけで、その利用履歴から利用者の性格傾向を推定することができるので、推定した傾向に基づき、利用者に適した情報を生成することができる。

また、例えば、前記機器は、種別の異なる複数の機器であり、前記取得するステップでは、前記複数の機器それぞれの利用履歴を取得し、前記利用者の傾向を推定するステップでは、取得した前記それぞれの利用履歴に基づき、前記利用者の傾向を推定するとしてもよい。

このように、複数の機器の利用履歴を組み合わせることにより、利用者の傾向を、高い確度で推定することができるので、推定結果に応じた適切な情報を、利用者に提示することができる。

また、例えば、前記取得するステップでは、さらに、前記機器と同種の他の機器であって前記利用者とは異なる利用者が利用する他の機器の利用履歴を取得し、前記利用者の傾向を推定するステップでは、取得した前記機器の利用履歴と前記他の機器の利用履歴との集計結果に基づき、前記利用者の傾向を推定するとしてもよい。

このように、同一の種類の機器が出力する利用履歴を集計することで、相対的に利用者の傾向を推定することができるので、推定結果に応じた適切な情報を、利用者に提示することができる。

また、例えば、前記利用履歴は、前記機器の利用により処理された前記物質の量を示す物質量情報を含むとしてもよい。

これにより、利用履歴に含まれる物質量情報に基づき、利用者に適した情報を提供することができる。例えば機器が掃除機の場合では、物質量の週平均に基づき、部屋等の掃除頻度を高めるよう促す情報やクリーナの広告を利用者に提供することができる。

また、例えば、前記利用履歴は、前記利用者による前記機器の利用頻度を示す頻度情報を含むとしてもよい。

これにより、利用履歴に含まれる頻度情報に基づき、利用者に適した情報を提供することができる。例えば、機器が掃除機の場合では、週に掃除が行われる頻度に基づき、頻度（ライフスタイル）に合った関連グッズの情報を利用者に提供することができる。

また、例えば、前記利用履歴は、前記機器の利用により処理された前記物質の量を示す物質量情報と、前記利用者による前記機器の利用頻度を示す頻度情報とを含み、前記情報を提供するステップにおいて、前記物質量情報と前記頻度情報との組み合わせにより推定される前記利用者の傾向に応じた情報を提供するとしてもよい。

これにより、利用履歴に含まれる物質量情報と頻度情報との組み合わせに基づき、利用者のライフスタイルなどの傾向を推定することができるので、推定した傾向に基づき、利用者に適した情報を提供することができる。

また、例えば、前記情報は、推定された前記利用者の傾向に合わせた商品の広告を含むとしてもよい。

これにより、利用者は、ライフスタイルなどの傾向に応じて利用者にとって有益な情報を得ることができる。一方、広告主にとっては、利用者にとって効果の高い広告を提供できるという効果を奏することができる。

ここで、例えば、前記機器は、家事に利用される機器である。

また、例えば、前記機器は、掃除機であり、前記物質の処理は、前記掃除機がごみを吸い込む処理であるとしてもよい。

また、例えば、前記機器は、洗濯機であり、前記物質の処理は、前記洗濯機が洗濯対象物を洗濯する処理であるとしてもよい。

また、例えば、前記機器は、炊飯器であり、前記物質の処理は、前記炊飯器が米を含む物質を加熱する処理であるとしてもよい。

また、例えば、前記機器は、冷蔵庫であり、前記物質の処理は、前記冷蔵庫が冷蔵対象物を冷却する処理であるとしてもよい。

なお、これらの全般的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたは記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

以下、本発明の一態様に係る情報提供方法等について、図面を参照しながら具体的に説明する。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

（実施の形態１）
図１は、実施の形態１における情報提供システムの構成を示す図である。図２は機器の機能部の詳細機能ブロックを示す図であり、図３は情報提供装置の提供部の詳細機能ブロックを示す図である。

図１に示す情報提供システムでは、情報提供装置１が取得した機器２の利用履歴を用いて、利用者に適した情報を機器２に提供することで、その情報を機器２の利用者に提供する。

［機器の構成］
図１に示す機器２は、機能部２０と、表示部２１とを有し、機器２の外部にある物質を処理する。

ここで、機器２は、利用者が物質の処理をするための機器であり、利用者が日常的な家事労働で家事に利用する機器である。以下では機器２は、掃除機、冷蔵庫、洗濯機、炊飯器など家庭内において家事を支援する機器（いわゆる白物家電）として説明するが、特に白物家電に限定されるものではない。また、物質の処理とは、物質に対して、物質の位置を移動したり、物質の温度を変化させたりすることである。詳細は後述するが、例えば機器２が掃除機の場合、物質とは部屋のゴミであり、物質の処理とは、掃除機がゴミを吸い取る処理である。また、例えば機器２が洗濯機の場合には、物質とは洗濯物（洗濯対象物）であり、物質の処理とは、洗濯物を水と洗剤の中で撹拌することで洗濯物を洗濯する処理である。また、例えば機器２が炊飯器の場合、物質とは米を含む炊飯対象の物質であり、物質の処理とは、米を含む物質を加熱する処理である。また、例えば機器２が冷蔵庫の場合、物質とは冷蔵庫に格納される食品などの冷蔵対象物であり、物質の処理とは、食品の温度を冷やすことすなわち冷蔵対象物を冷却する処理である。このように、機器２は、利用者が機器２の外部にある処理対象物（物質）の処理するための機器である。

表示部２１は、情報提供装置１により提供された情報を表示する。これにより、情報提供装置１により提供された情報を機器２の利用者に提供することができる。

機能部２０は、利用者が物質の処理をするために機器２を利用した際の機器２の利用履歴を情報提供装置１に送信する。

より具体的には、機能部２０は、図２に示すように、物質処理部２０１と、物質量判定部２０２と、制御部２０３と、通信部２０４とを備える。

物質処理部２０１は、機器２の外部にある物質の処理をするための機能を有する。

物質量判定部２０２は、物質処理部２０１により処理された物質の量を判定する機能を有する。ここで、例えば機器２が掃除機の場合、物質量判定部２０２は、ゴミセンサである。ゴミセンサは光学式のものから圧電素子を使うものなどまで様々なものがあり、いずれの方式で実現されていてもよい。また、例えば機器２が洗濯機の場合には、物質量判定部２０２は、洗濯物量の自動計測機能に相当する。洗濯物の量は通常、パルセーターを試験的に回転させ、そのときにモーターにかかる負荷電流を用いるが、もちろんそれ以外の方法を用いて洗濯物量を計測するとしてもかまわない。なお、機器２が炊飯器または冷蔵庫の場合は後述するためここでの説明を省略する。

物質量判定部２０２は、上記の量を判定後、一回の機器２の動作における物質の量を表す情報である物質量情報を生成して出力する。本実施の形態では、物質量判定部２０２は、生成した物質量情報を利用履歴として通信部２０４に出力するが、それに限らない。物質量判定部２０２は、機能部２０が有するメモリ（不図示）などに一旦出力し、所定時間毎に通信部２０４を介して物質量情報単独または後述する頻度情報とともに利用履歴として情報提供装置１に送信されるとしてもよい。

制御部２０３は、機器２の利用者によりスイッチ操作などの指示を受け、物質処理部２０１を動作させる機能を有する。また、制御部２０３は時計（不図示）を有し、利用者の機器２の利用時間、利用者が機器２を利用した日時、および、機器２を前回利用した時から次に機器２を利用するまでの時間間隔などの時間情報を計測する。制御部２０３は、計測した時間情報から、利用者による機器２の利用頻度を示す頻度情報を生成して出力する。

本実施の形態では、制御部２０３は、生成した頻度情報を利用履歴として通信部２０４に出力するが、それに限らない。制御部２０３は、生成した頻度情報を機能部２０が有するメモリ（不図示）などに一旦出力し、所定時間毎に通信部２０４を介して、頻度情報単独または物質量情報とともに利用履歴として情報提供装置１に送信されるとしてもよい。

通信部２０４は、入力された履歴情報を、逐次または所定時間毎に情報提供装置１に送信する。また、通信部２０４は、情報提供装置１により提供された情報を受信し、表示部２１に出力する。

［情報提供装置の構成］
図１に示す情報提供装置１は、取得部１０と、提供部１１とを有する。

取得部１０は、利用者が物質の処理をするための機器２を利用した際の機器２の利用履歴を取得する。

提供部１１は、取得した利用履歴に応じた情報をその利用者に提供する。本実施の形態では、提供部１１は、取得した利用履歴に応じた情報を機器２に提供することで、利用者に適した情報を機器２の利用者に提供することができる。

より具体的には、提供部１１は、図２に示すように、利用者傾向推定部１１１と、情報提供部１１２とを備える。

利用者傾向推定部１１１は、取得した利用履歴に基づき、利用者のライフスタイルを含む利用者の傾向を推定する。ここで、利用者の傾向には、ライフスタイル以外に、性格傾向を含む。なお、性格傾向はライフスタイルに含まれるとしてもよい。

本実施の形態では、利用履歴には、機器２の利用により処理された物質の量を示す物質量情報と、利用者による機器２の利用頻度を示す頻度情報とが含まれている。利用者傾向推定部１１１は、頻度情報と物質量情報との組み合わせにより機器利用者の傾向を推定する。なお、この組み合わせによる推定方法の詳細については後述するため、ここでの説明を省略する。

情報提供部１１２は、利用者傾向推定部１１１により推定された利用者の傾向に応じた情報を利用者に提供する。ここで、利用者に提供される情報は、推定された利用者の傾向に合わせた商品の広告が含まれる。なお、この情報は、推定結果に応じた適切な情報（利用者に最適化された情報）であればよいので、商品の広告に限らない。例えば、この情報は、機器２に関する情報でもいいし、機器２とは関係なく、利用者の傾向から利用者が興味を引きそうな一般的な情報でもよい。

［情報提供システムの動作］
次に、上記のように構成された情報提供システムの動作について説明する。

図４は、実施の形態１における情報提供方法を示すフローチャートである。図５は、図４のＳ２０の詳細を示すフローチャートである。

ここで、利用者が機器２を利用して、定期的にゴミ掃除、炊飯など物質の処理をしているとする。この状況において、情報提供システムの動作について以下説明する。

まず、情報提供装置１は、機器２の利用履歴を取得する（Ｓ１０）。

次に、情報提供装置１は、取得した利用履歴に応じた情報を利用者に提供する（Ｓ２０）。より具体的には、図５に示すように、まず、情報提供装置１は、利用者のライフスタイルを含む利用者の傾向を推定する（Ｓ２０１）。次いで、情報提供装置１は、推定した利用者の傾向に応じた情報を利用者（機器２）に提供する（Ｓ２０２）。

［効果］
以上のようにして、情報提供システムは、取得した機器２の利用履歴を用いて、利用者に適した情報を提供することができる。

なお、情報提供システムは、上述した図１に示す構成に限らない。例えば、図６に示すように、機器２Ａが表示部を有しないとしてもよい。この場合、情報提供装置１は、テレビなどの表示装置３の表示部３１に対して、推定した利用者の傾向に応じた情報を提供すればよい。また、例えば図７に示すように、機器２Ｂに、情報提供装置１の機能を包含するとしてもよい。この場合には、情報提供装置１の機能により推定された利用者の傾向に応じた情報が表示部２１Ｂに表示されるとすればよい。ここで、図６は実施の形態１における情報提供システムの別の構成を示す図であり、図７は実施の形態１における機器の別の構成を示す図である。

［実施例］
以下、情報提供方法の具体的な動作の例について説明する。

図８Ａ〜図８Ｄは、実施の形態１の実施例における物質量情報と頻度情報を説明するための図である。

図８Ａは、機器２が掃除機の場合の物質量情報と頻度情報との算出の過程を説明するための図である。横軸は時間、縦軸は掃除機のゴミセンサが検出したゴミの量を示している。

掃除機を利用した掃除は、まずスイッチを入れてゴミを吸い、スイッチを切って部屋の移動を行い、またスイッチを入れてゴミを吸い、という動作を繰り返すと考えられる。そして、掃除が終わると、次に掃除を行うときまで、しばらくは、スイッチが入れられることがない。図８Ａには、これらの動作が表現されている。より具体的には、図８Ａにおいて、縦のライン（以下縦ラインと記載）は、スイッチを入れて切るまでに吸い込んだゴミの量を表している。そして、点線領域ａ−１、ａ−２、およびａ−３に含まれる縦ラインの固まりそれぞれが、掃除一回分における掃除機のスイッチのオン／オフの繰り返しと、スイッチがオンされるたびに吸い込んだゴミの量を表している。

したがって、点線領域ａ−１、ａ−２およびａ−３に含まれる縦ラインの固まりの合計が、掃除一回分のゴミの処理量に対応することになるので、この処理量の平均値を、掃除機の利用により処理された物質の量を示す物質量情報として利用する。そして、点線領域ａ−１、ａ−２およびａ−３に含まれる縦ラインの固まりの時間的な間隔（横軸上の間隔）を、掃除の単位時間あたりの回数、すなわち頻度情報として利用する。なお、頻度情報の単位は自由に設定してかまわない。例えば１週間における掃除の回数でも良いし、前回の掃除から次回の掃除までの平均時間でも良い。

図８Ｂは、機器２が洗濯機の場合の物質量情報と頻度情報との算出の過程を説明するための図である。横軸は時間、縦軸は洗濯機のモーターが検出した洗濯物の量を示している。 洗濯は、洗濯機におさまる量の洗濯物なら、１回で済むが、それ以上の量があるときは、２回、３回と実施すると考えられる。図８Ｂには、このような動作が表現されている。より具体的には、図８Ａにおいて、縦ラインは、１回の洗濯機の動作における洗濯物の量を表している。そして点線領域ｂ−１、ｂ−２およびｂ−３に含まれる縦ラインの固まりそれぞれが、洗濯一回分における洗濯機動作の開始と終了の繰り返しと、洗濯機を利用した洗濯の量（洗濯物の量）を表している。

したがって、点線領域ｂ−１、ｂ−２およびｂ−３に含まれる縦ラインの固まりの合計が、利用者が一度に洗濯する量（洗濯物の量）に対応することになるので、この量の平均値を、洗濯機の利用により処理された物質の量を示す物質量情報として利用する。そして、点線領域ｂ−１、ｂ−２およびｂ−３に含まれる縦ラインの固まりの時間的な間隔（横軸上の間隔）が、洗濯の単位時間あたりの回数、すなわち頻度情報として利用する。ここで、頻度情報の単位は自由に設定してかまわないのは、上記の場合と同様である。

図８Ｃは、機器２が炊飯器の場合の物質量情報と頻度情報との算出の過程を説明するための図である。横軸は時間、縦軸は炊飯器のかまど内の温度を示している。

本実施例では、米の量によらず、一定の熱源を加えた場合の、沸騰（約１００度）までの温度上昇にかかる時間（例えば時間ｃ−１および時間ｃ−２）を測定し、これを、処理対象である米の量として算出する。すなわち、時間ｃ−１および時間ｃ−２の平均値を、炊飯器の利用により処理された物質の量を示す物質量情報として利用する。そして、計測した時間ｃ−１、時間ｃ−２に示される物質の処理が発生した時間的な間隔を、炊飯の単位時間あたりの回数、すなわち頻度情報として利用する。ここで、頻度情報の単位は自由に設定してかまわないのは、上記の場合と同様である。

なお、本実施例における炊飯器の物質量情報に沸騰までの経過時間を用いるとしたが、この場合に限定されるものではない。炊飯時の米の量に応じて変化する物理量の検出方法を利用して物質量情報を算出してもよい。例えば、炊飯時の内釜の重量を計測することで物質量情報を算出するとしてもよいし、蒸気の発生量を計測することで物質量情報を算出するとしてもよいし、蒸気圧を計測することで物質量情報を算出するとしてもよい。

図８Ｄは、機器２が冷蔵庫の場合の物質量情報と頻度情報との算出の過程を説明するための図である。横軸は時間、縦軸は冷蔵庫内の温度を示している。

本実施例では、一回のドアオープンにおける冷蔵庫内の温度上昇（例えば差ｄ−１および差ｄ−２）を測定し、これを、処理対象である食品の量として算出する。室温の食品を冷蔵庫内に入れれば、その量だけ、冷蔵庫内の温度は上昇するはずだからである。すなわち、差ｄ−１および差ｄ−２の平均値を、冷蔵庫の利用により処理された物質の量を示す物質量情報として利用する。そして、ドアオープンの時間的な間隔を、頻度情報として利用する。ここで、頻度情報の単位は自由に設定してかまわないのは、上記の場合と同様である。

なお、本実施例における冷蔵庫の物質量情報に一回のドアオープン時の冷蔵庫内の温度上昇を用いるとしたが、この場合に限定されるものではない。冷蔵庫の食品の出し入れ量に応じて変化する物理量の検出方法を利用して物質量情報を算出してもよい。例えば、冷蔵庫内の重量変化を計測することで物質量情報を算出するとしてもよいし、冷蔵庫の設定温度まで冷却するまでにかかった時間を計測することで物質量情報を算出するとしてもよい。また、例えば冷却にかかった電力を計測することで物質量情報を算出するとしてもよいし、冷蔵庫内に設置したカメラで食品の出入りの量を監視することで物質量情報を算出するとしてもよい。

次に、上記のように取得される物質量情報と頻度情報とを用いて、利用者の傾向を推定する過程について説明する。図９は、実施の形態１の実施例における利用者の傾向を推定するための４象限図である。本実施例では、頻度情報を横軸、物質量情報を縦軸にとり、掃除機、洗濯機などの機器２の種別に応じて予め設定された閾値を用いて、取得された物質量情報と頻度情報によりプロットされた点を、４象限に分類する。そして、その分類結果を用いて利用者の傾向を推定する。

図１０Ａ〜図１０Ｄは、推定される利用者の傾向の一例を示す図である。図中の「分類」で示した番号は、図９における象限の番号である。

図１０Ａには、機器２が掃除機の場合に推定される利用者の傾向の一例が示されている。このように利用者の傾向が推定される理由は次の通りである。すなわち、機器２が掃除機の場合、図９に示す第１象限は、掃除の頻度が高く、さらに一回のゴミの量も多いことを示すと考えられる。したがって、このような掃除をするものは、大家族か、あるいはペットと同居していて、ゴミの量が多いことが考えられる。一方、第２象限は、掃除の頻度が少なく、しかし一回のゴミの量は多いことを示すと考えられる。この状況は、利用者がずぼらな性格で、こまめに掃除をせずにまとめて掃除をするか、あるいは休日しか掃除ができない勤め人であると推定できる。第３象限は、掃除の頻度が少ないのに、ゴミの量が少ないので、質素な一人暮らしで、ペットもいない孤独な生活をしていることが推定できる。第４象限、は掃除の頻度が高く、ゴミの量が少ない。これはマメな性格か、あるいはキレイ好きの性格の傾向を持つと推定できる。

なお、本実施例では、物質量情報と頻度情報とを用いて利用者の傾向を推定するが、利用者の傾向の推定方法は、上記のような方法に限定されるものではない。

例えば、掃除をした日の履歴をチェックするとしてもよい。掃除をした日がいつも土曜日か日曜日であれば、第２象限にプロットされる利用者は、単なるずぼらな性格ではなく、土日しか掃除ができない勤め人である傾向が高いと考えられる。

また、掃除機が検出した他の情報を利用するとしてもよい。例えば、においセンサ等でゴミの種別が判定できる場合、ペットがいる家庭か大家族かを推定できる。さらに、掃除機の移動距離（車輪の回転数や、加速度センサや、ＧＰＳ等を利用して測定する）が測定できる場合、家の掃除範囲、すなわち床面積がわかり、これにより、利用者が借家住まいかマイホーム持ちかを推定できる。さらに、高度センサ（ＧＰＳや気圧計を用いる）からの情報を利用する場合、２階がある一軒家か、それともマンションに住んできるかを推定できる。また、掃除機にマイクが装着され、掃除機の騒音が壁に反射して戻ってくる速度を測定できる場合、部屋の広さも推定できる。利用者の住環境及びその前提としての経済状況が推定できる情報は、特に広告など利用者に最適な情報を提供する際に非常に重要となる。

また、掃除機のヘッドの移動距離、角度変化（加速度センサ／地磁気センサを用いる）の情報も利用するとしてもよい。この情報は、細かくヘッドを部屋の隅に応じて回転させているか、すなわち掃除がうまいかヘタか、あるいはマメな性格かずぼらな性格かを推定するのに利用することができる。

また、掃除機のヘッドを何回交換したか（レギュラーなヘッドから狭いところを掃除するためのヘッドへ）の情報も利用するとしてもよい。この情報は、マメに掃除をするかずぼらなのかを推定するのに利用することができる。

また、ヘッド部に装着した圧力センサや光学センサ、あるいは吸い込んだゴミの単位時間あたりの量変化の情報を利用するとしてもよい。この情報を利用することによって、床がフローリングか、畳か、じゅうたんかを推定することもできる。この情報は、利用者のライフスタイル（和風か洋風か）を推定することができるので、利用者にとって最適な情報を提供するのに利用することができる。

図１０Ｂには、機器２が洗濯機の場合に推定される利用者の傾向の一例が示されている。このように利用者の傾向が推定される理由は次の通りである。すなわち、機器２が洗濯機の場合、図９に示す第１象限は、洗濯の頻度が高く、さらに一回の洗濯物の量も多いが高く、さらに一回のゴミの量も多いことを示すと考えられる。したがって、このような掃除をするものは、大家族であると推定できる。一方、第２象限は、洗濯の頻度が少なく、しかし一回の洗濯物の量は多いことを示すと考えられる。この状況は、利用者がずぼらな性格で、こまめに洗濯をせずにまとめて掃除をするか、あるいは休日しか洗濯できない勤め人であると推定できる。第３象限は、洗濯の頻度が少ないのに、洗濯物の量が少ないので、質素な一人暮らしか、あるいは服をあまり洗濯しない無精者か、あるいは服の洗濯をクリーニング屋にまかすお金持ちのいずれかであることが推定できる。第４象限は、洗濯の頻度が高く、一回の洗濯物の量が少ない。これはマメな性格か、あるいはキレイ好きの性格の傾向を持つと推定できる。

なお、本実施例では、物質量情報と頻度情報を用いて利用者の傾向を推定するが、利用者の傾向の推定方法は、上記のような方法に限定されるものではない。

例えば、洗濯をした日の履歴をチェックするとしてもよい。洗濯をした日がいつも土曜日か日曜日に洗濯しているのであれば、第２象限にプロットされる利用者は、単なるずぼらな性格ではなく、土日しか洗濯ができない勤め人である傾向が高いと考えられる。

また、洗濯機が検出した他の情報を利用するとしてもよい。例えば、汚れセンサ等でよごれの種別が判定できる場合、利用者の職業を推定できる。また、洗濯におけるコース洗濯の傾向、例えば標準コースではなく、手洗いコースをよく選ぶということを判定できる場合、痛みを気にしなければならないような服を着ていることが考えられ、ファッションに気を使う傾向があることを推定できる。

図１０Ｃには、機器２が炊飯器の場合に推定される利用者の傾向の一例が示されている。このように利用者の傾向が推定される理由は次の通りである。すなわち、機器２が炊飯器の場合、図９に示す第１象限は、炊飯の頻度が高く、さらに一回の米の量も多いことを示すと考えられる。したがって、このような炊飯をするものは、大家族であると推定できる。一方、第２象限は、炊飯の頻度が少なく、しかし一回の炊飯の量は多いことを示すと考えられる。この状況は、利用者が勤め人で、まとめて炊飯を行い、ごはんを冷凍保存しているという利用者の傾向を推定できる。第３象限は、炊飯の頻度が少なく、一回の米の量も少ないので、あまり炊事はせず、外食中心の生活であるという利用者の傾向を推定できる。第４象限は、炊飯の頻度が高く、一回の米の量が少ないことを示すと考えられる。これは一人暮らしの自炊派であるという利用者の傾向を推定できる。

なお、本実施例では、物質量情報と頻度情報を用いて利用者の傾向を推定するが、利用者の傾向の推定方法は、上記のような方法に限定されるものではない。

例えば、炊飯をした日の履歴をチェックするとしてもよい。炊飯をした日がいつも土曜日か日曜日であれば、第２象限にプロットされる利用者が、土日しか炊飯ができない勤め人であるという利用者の傾向が推定できる。

また、炊飯器が検出した他の情報を利用するとしてもよい。例えば、通常の炊飯コースではなく、玄米向けの炊飯コースをよく選ぶのであれば、健康に気を使う傾向があることが推定できる。

図１０Ｄには、機器２が冷蔵庫の場合に推定される利用者の傾向の一例が示されている。このように利用者の傾向が推定される理由は次の通りである。すなわち、機器２が炊飯器の場合、図９に示す第１象限は、ドアオープンの頻度が高く、さらに一回のドアオープンにおける冷蔵庫内の温度上昇も高いことを示している。したがって、大家族であり、大量の食材を出し入れしているという利用者の傾向を推定できる。一方、第２象限は、ドアオープンの頻度が少ないが一回の冷蔵庫内の温度上昇は高いことを示している。この状況は、利用者がずぼらな性格で、冷蔵庫を開けっ放しにしてあれこれ食材を選ぶという利用者の傾向を推定できる。第３象限は、ドアオープンの頻度が少なく、しかも一回の冷蔵庫内の温度上昇は高くないことを示している。この状況は、外食中心で、そもそも冷蔵庫内の食材が少ないという利用者の傾向を推定できる。第４象限は、ドアオープンの頻度は高いが、一回の冷蔵庫内の温度上昇は高くないことを示している。この状況は、マメな性格できちんとドアをこまめに閉じており、さらに一人暮らしで食材が少ないという利用者の傾向を推定できる。

なお、本実施例では、物質量情報と頻度情報を用いて利用者の傾向を推定するが、利用者の傾向の推定方法は、上記のような方法に限定されるものではない。

例えば、ドアオープンした日、あるいは時刻の履歴をチェックするとしてもよい。昼間の時間のドアオープンが平日はめったになく、土曜日か日曜日は昼間もドアオープンしているのであれば、利用者が勤め人であるという利用者の傾向が推定できる。

また、冷蔵庫が検出できる他の情報を利用するとしてもよい。例えば、冷蔵庫内の食材の分布が重さ等で判定できる場合、冷凍庫と冷蔵庫で食材はどちらが多いかという情報から、炊事を日常的にしているか、あるいは冷凍食品中心か、という利用者のライフスタイル（傾向）が推定できる。

[効果]
以上のように、本実施の形態によれば、家電製品を利用した日常的な家事により、利用者の傾向を推定し、推定結果に応じた適切な情報を、利用者に提示することができる。なお、情報の提示内容の詳細は後述する。

より具体的には、本実施の形態によれば、検索ワードやメールの作成などの特別な文章の作成をすることなく、利用者は自分の興味を引きそうな適切な情報を得ることができ、さらに広告主にとっては効果の高い広告を行うことができるという格別の効果を奏する。

例えば、機器２が掃除機であり、物質量情報が掃除機が吸い込む掃除一回あたりのゴミの量であり、頻度情報が掃除機を利用する一週間あたりの回数であるとする。この場合、掃除機の利用者における、掃除一回あたりのゴミの量と、掃除機を利用する一週間あたりの回数の組み合わせにより、その利用者の性格やライフスタイルなどの傾向が推定される。例えば、一回あたりのゴミの量が多く、一週間に一回しか掃除をしていないのであれば、あまりまめに掃除をしないずぼらな性格であると推定され、週末しか家事ができない勤め人であるという傾向が推定される。また、一回あたりのゴミの量が少なく、毎日掃除をしているのであれば、まめに掃除をするキレイ好きな性格であるという傾向が推定される。そして、推定された傾向に応じて、例えば広告など利用者の傾向に合致した情報が利用者に提供される。

なお、本実施の形態では、機器２は、掃除機、洗濯機、炊飯器または冷蔵庫などの家電製品として説明したが、機器２はこのような家電製品に限定されるものではない。例えば電子レンジやオーブン、フードプロセッサ、ミキサー、またはＩＨコンロ等の調理器具でもよい。また、風呂を沸かす頻度や風呂の水を保温している時間を利用するものであっても良い。つまり、家電製品以外の機器でも本実施の形態で説明した方法が実施できるものであればよい。

（実施の形態２）
実施の形態２では、情報提供装置がネットワークを介して種別の異なる複数の機器から利用履歴を取得し、利用者の傾向を推定する場合について説明する。

図１１は、実施の形態２における情報提供システムの構成を示す図である。なお、図１と同様の要素には同一の符号を付しており、詳細な説明は省略する。

図１１に示す情報提供システムは、情報提供装置１Ａと、掃除機５０１と洗濯機５０２と炊飯器５０３とを備え、これらがネットワーク５０４で接続されている。

[機器の構成]
図１１に示す掃除機５０１と洗濯機５０２と炊飯器５０３はそれぞれ、実施の形態１の機器２の具体例に相当し、同一の家庭、すなわち家庭５５０で利用されている家電製品である。掃除機５０１と洗濯機５０２と炊飯器５０３はそれぞれ機能部２０を有し、実施の形態１で説明した利用履歴である頻度情報と物質量情報とを出力する。

本実施の形態では、掃除機５０１と洗濯機５０２と炊飯器５０３はそれぞれ、さらに、自機器の種類を特定する機器情報（機器情報１、機器情報２および機器情報３）を出力する。これらの機器情報は、それぞれの機器（掃除機５０１と洗濯機５０２と炊飯器５０３）が出力する物質量情報と頻度情報と紐付けされており、物質量情報と頻度情報が、どの機器から出力されているか、特定できるようになっている。

ネットワーク５０４は、掃除機５０１と洗濯機５０２と炊飯器５０３と、情報提供装置１Ａとを接続し、掃除機５０１と洗濯機５０２と炊飯器５０３から出力された頻度情報と物質量情報と機器情報とを、情報提供装置１Ａに伝送する。ここで、ネットワーク５０４は、例えば家庭内ＬＡＮで実装され、例えば無線ＬＡＮである。

[情報提供装置の構成]
図１１に示す情報提供装置１Ａは、実施の形態１の情報提供装置１に対して提供部１１Ａの構成が異なり、表示部１２をさらに備える。

本実施の形態では、情報提供装置１Ａは、家庭５５０の外のサーバに実装され、ネットワーク５０４接続されたゲートウェイを通じて、機器２（掃除機５０１と洗濯機５０２と炊飯器５０３）から利用履歴を取得し、取得した利用履歴を用いて、利用者に適した情報を機器２に提供する。なお、情報提供装置１Ａは、家庭５５０内サーバとして実装されているとしてもいいし、家庭５５０内にあるテレビに内蔵されているとしてもよい。なお、情報提供装置１Ａは、実施の形態１のなお書きで述べたように、機器２である掃除機５０１、洗濯機５０２または炊飯器５０３に内蔵されるとしてもよい。

取得部１０は、種別の異なる複数の機器それぞれの利用履歴を取得する。具体的には、取得部１０は、異なる種類の機器２（掃除機５０１と洗濯機５０２と炊飯器５０３）が出力した利用履歴（頻度情報、物質量情報）と機器情報とを取得する。

利用者傾向推定部１１１Ａは、取得部１０で取得されたそれぞれの利用履歴に基づき、利用者の傾向を推定する。より具体的には、利用者傾向推定部１１１Ａは、利用履歴（頻度情報および物質量情報）と機器情報により指定される機器２の種類とに基づいて異なる種類の機器２（掃除機５０１と洗濯機５０２と炊飯器５０３）の利用者の傾向を推定する。

情報提供部１１２Ａは、利用者傾向推定部１１１Ａにより推定された利用者の傾向に応じた情報を表示部１２に提供する。

表示部１２は、情報提供部１１２Ａにより提供された情報を表示する。これにより、情報提供装置１Ａは、利用者傾向推定部１１１Ａにより推定された利用者の傾向に応じた情報を利用者に提供することができる。

[実施例]
図１２は、実施の形態２の実施例における推定される利用者の傾向の一例を示す図である。図１２には、異なる機器２の物質量情報と頻度情報とを組み合わせることで推定される利用者の傾向の一例が示されており、図１２の表における数字は、図９に示す象限の番号である。

利用者傾向推定部１１１Ａは、掃除機５０１と洗濯機５０２と炊飯器５０３から出力された物質量情報と頻度情報と、紐付けされた機器情報によって判定できる機器の種別と基づき、利用者の傾向を分類することで、図１２に示すような利用者の傾向を推定する。具体的には、利用者傾向推定部１１１Ａは、機器２の種別に応じて設定された閾値により、家庭５５０内の機器２のそれぞれについて図９に示す象限に分類し、その分類結果から、図１２に示すような利用者の傾向を推定する。

図１２に示す表の１行目には、利用者傾向推定部１１１Ａが、冷蔵庫の利用履歴に基づき、冷蔵庫の利用者の傾向が第４象限に分類できることが示されており、他の機器すべてについて利用者の傾向が第２象限に分類できることを示している。

ここで、第２象限は、処理の頻度が低く、一回の処理量が多い状況を示すことから、掃除機の利用者の傾向は、ずぼらな性格、あるいは休みの日しか掃除ができない勤め人と推定できる。つまり、掃除機の利用履歴単体では、第２象限に分類しただけでは、ずぼらなのか、勤め人か、の判断をつけることは難しい。しかし、掃除機と洗濯機と炊飯器の利用者の傾向が第２象限に分類され、冷蔵庫の利用者の傾向が第４象限に分類されることにより、これらの機器の利用者はずぼらではなく、勤め人である可能性が、極めて高いと推定できる。なぜなら、炊飯器の利用者の傾向が第２象限に分類できるということは、炊飯器を使う頻度は多くないが、一度の炊飯量が多いことを示しているからであり、利用者はごはんを冷凍しておく傾向が高く、この習慣は、ずぼらというよりは、むしろマメな方と推定できるからである。また、仮に利用者が単にずぼらな性格なら、冷蔵庫の利用者の傾向が第４象限に分類されているのは不自然である。なぜなら、冷蔵庫の利用者が第４象限に分類されるということは、ドアオープンの頻度が高いにもかかわらず、冷蔵庫内の温度上昇が少なくことを示しており、利用者はマメな性格であると推定できるからである。

したがって、利用者傾向推定部１１１Ａは、１行目に示すように機器ごとに分類される傾向を持つ利用者を、マメな性格の勤め人であるという傾向に推定する。

図１２に示す表の２行目には、掃除機、洗濯機および冷蔵庫の利用者の傾向は第２象限で、炊飯器の利用者の傾向のみ第３象限に分類できることを示している。利用者傾向推定部１１１Ａは、２行目に示すように機器ごとに分類される傾向を持つ利用者を、ずぼらであるという傾向に推定する。なぜなら、炊飯器の利用者の傾向が第３象限に分類されていることから、この利用者はたまにしか炊飯しない、外食中心の生活であることがわかるからである。また、冷蔵庫の利用者の傾向は第２象限に分類されていることから、ドアオープンの頻度が低いのに、冷蔵庫内の温度上昇が高く、マメにドアを閉めないずぼらな性格である傾向が推定されるからである。

図１２に示す表の３行目には、機器すべて（掃除機、洗濯機、炊飯器および冷蔵庫）の利用者の傾向が第４象限に分類できることを示されている。すなわち、どの機器を使うにしても、頻度が高く、一回の処理量は少ないことが示されている。これにより、利用者傾向推定部１１１Ａは、２行目に示すように機器ごとに分類される傾向を持つ利用者が、こまめに家事を行うマメであるという傾向に推定することができる。

図１２に示す表の４行目には、機器すべて（掃除機、洗濯機、炊飯器および冷蔵庫）の利用者の傾向が第１象限に分類できることを示されている。すなわち、どの機器を使うにしても、頻度が高く、一回の処理量も大きいことが示されている。これにより、利用者傾向推定部１１１Ａは、２行目に示すように機器ごとに分類される傾向を持つ利用者が、大家族であるという傾向に推定することができる。

[効果]
以上のように、本実施の形態によれば、同一の家庭内における、種類の異なる機器が出力する利用履歴（物質量情報と頻度情報）を組み合わせることで、より正確に、利用者の傾向を推定することができる。つまり、本実施の形態の情報提供方法および情報提供装置によれば、複数の機器の利用履歴を組み合わせることにより、利用者の傾向を、高い確度で推定することができる。そして、推定結果に応じた適切な情報を、利用者に提示することができる。

（実施の形態３）
実施の形態３では、情報提供装置がネットワークを介して同種の複数の機器から利用履歴を取得し、利用者の傾向を推定する場合について説明する。

図１３は、実施の形態３における情報提供システムの構成を示す図である。なお、図１と同様の要素には同一の符号を付しており、詳細な説明は省略する。

図１３に示す情報提供システムは、情報提供装置１Ｂと、掃除機７０１と、掃除機７１１、掃除機７２１とを備え、これらがネットワーク７３０で接続されている。

[機器の構成]
図１１に示す掃除機７０１掃除機７１１掃除機７２１はそれぞれ、実施の形態１の機器２の具体例に相当し、それぞれ異なる家庭（家庭７０２、家庭７１２および家庭７２２）で、それぞれ異なる利用者に利用されている家電製品である。

掃除機７０１、掃除機７１１および掃除機７２１はそれぞれ機能部２０を有し、実施の形態１で説明した利用履歴である頻度情報と物質量情報とを出力する。

本実施の形態では、掃除機７０１、掃除機７１１および掃除機７２１はそれぞれ、さらに、自機器の種類を特定する機器情報（機器情報１、機器情報２、機器情報３）を出力する。これらの機器情報は、それぞれの機器（掃除機７０１、掃除機７１１および掃除機７２１）が出力する物質量情報と頻度情報とに紐付けされており、物質量情報と頻度情報が、どの機器から出力されているか、特定できるようになっている。図１３に示す機器情報１〜機器情報３は、機器が掃除機であることを特定する情報を含んでおり、さらに、機器（掃除機７０１、掃除機７１１および掃除機７２１）が利用されている家庭（家庭７０２、家庭７１２および家庭７２２）を特定する情報も含んでいる。

ネットワーク７３０は、掃除機７０１、掃除機７１１および掃除機７２１と、情報提供装置１Ｂとを接続し、掃除機７０１、掃除機７１１および掃除機７２１から出力された頻度情報、物質量情報および機器情報を、情報提供装置１Ｂに伝送する。

本実施の形態では、ネットワーク７３０は、家庭７０２、７１２および７２２それぞれにおける家庭内ＬＡＮで実装されるとしてもよい。また、ネットワーク７３０は、広域ネットワークであり、家庭７０２、７１２および７２２それぞれにおける家庭内ＬＡＮのゲートウェイと通じて、家庭外の管理会社のサーバ内の情報提供装置１Ｂと接続する。

[情報提供装置の構成]
図１３に示す情報提供装置１Ｂは、実施の形態２の情報提供装置１Ａに対して提供部１１Ｂの構成が異なる。以下、実施の形態２の情報提供装置１Ａと異なる構成部分について説明する。

取得部１０は、機器と同種の他の機器であって機器の利用者とは異なる利用者が利用する他の機器の利用履歴を取得する。より具体的には、取得部１０は、利用者がそれぞれ異なる同種の機器２（掃除機７０１と掃除機７１１と掃除機７２１）が出力した利用履歴（頻度情報、物質量情報）と機器情報とを取得する。

利用者傾向推定部１１１Ｂは、取得部１０で取得された機器の利用履歴と他の機器の利用履歴に基づき、機器の利用者の傾向を推定する。より具体的には、利用者傾向推定部１１１Ｂは、利用者がそれぞれ異なる同種の機器２の利用履歴（頻度情報、物質量情報）を、機器情報により指定される機器２の種類に基づいて集計し、異なる同種の機器２（掃除機７０１と掃除機７１１と掃除機７２１）それぞれの利用者の傾向を推定する。

[実施例]
図１４は、実施の形態３の実施例における利用者の傾向を推定するための４象限図である。図１４は、図９で示したのと同じように、横軸に頻度情報、縦軸に物質量情報を設定し、頻度情報と物質量情報の組み合わせによりプロットされた点を４象限に分類する。

図１４に示す分類方法と、図９に示す分類方法の違いは次の通りである。

すなわち、図９に示す例では、機器の種類ごとに予め設定された閾値を用いて頻度情報と物質量情報の組み合わせによりプロットされた点を４象限に切る。一方、図１４に示す例では、閾値を用いず、利用者がそれぞれ異なる複数の同種の機器の利用履歴（頻度情報と物質量情報）から、相対的に、４象限を分類する。より具体的には、図９に示す例では、例えば週に一度、大量の洗濯を行うという傾向を有する利用者を、ずぼら（第２象限）と推定していたが、図１４の例に示す本実施の形態の場合には、そうとは限らない。例えば、同種の機器を利用するほとんどの利用者が週に一度しか洗濯を行わないのならば、週に一度の洗濯はずぼらと推定しない。その中で、月に一度しか洗濯を行わないという傾向を有する利用者がいれば、その利用者をずぼら（第２象限）と推定する。逆に、同種の機器を利用するほとんどの利用者が毎日洗濯を行うという傾向を有していれば、三日に一度しか洗濯を行わないという傾向を有する利用者は、ずぼらと推定できる。

なお、頻度情報と物質量情報の組み合わせによりプロットされた点を相対的に４象限に分類する方法は、上記の場合に限らない。その他の様々な方法を用いて４象限に分類するとしてもよい。例えば４象限に分類されるサンプルが同一になるように設定してもよいし、プロットの分散の程度を考慮してもよい。また、あらかじめアンケートなどで傾向がわかっている家庭（利用者）のプロットを中心となるように象限を設定しても良い。例えば、図１４に示す例では、あらかじめ家庭８０１における利用者がマメに家事を行う性格であることがわかっているとすると、家庭８０１の利用履歴がプロットされた点を中心に第４象限を設定すればよい。また、あらかじめ家庭８０２における利用者がずぼらな家事を行うことがわかっているとすると、家庭８０２の利用履歴がプロットされた点を中心に第２象限を設定すればよい。

[効果]
以上のように、本実施の形態によれば、広域ネットワークを利用して、複数の家庭における、同一の種類の機器が出力する利用履歴（物質量情報と頻度情報）を集計することで、相対的に利用者の傾向を推定することができる。それにより、たとえ社会全体（利用者全体）の生活習慣が変わっても、相対評価で利用者の傾向を推定することができるので、利用者の傾向を推定するために用いられる閾値が変動しているか否かを考慮せず、より好適に利用者の傾向を推定できる。

（実施の形態４）
以下、実施の形態４では、実施の形態１〜３で説明した利用者の傾向の推定に基づいて提供される情報の内容とその情報の利用者への提供方法について説明する。

図１５は、実施の形態４における機器への情報提供方法を説明するための図である。図１５には、無線ＬＡＮステーション９０１と、テレビ９０２と、掃除機９０３と、洗濯機９０４と、冷蔵庫９０５と、スマートフォンなどの携帯端末９０６と、炊飯器９０７とが示されている。

図１５に示す掃除機９０３、洗濯機９０４、冷蔵庫９０５および炊飯器９０７はそれぞれ、実施の形態１〜３で示した機器２の具体例に相当する。図１５に示す機器は、利用履歴（頻度情報と物質量情報）を情報提供装置に出力し、情報提供装置より出力した利用履歴に応じて利用者に最適化された情報が提供される。

これらの機器はそれぞれ、例えば無線ＬＡＮステーション９０１と無線ＬＡＮで接続され、情報提供装置により提供された情報を表示する表示部２１を有する。

例えば、機器が掃除機９０３の場合、表示部２１はワンドのスイッチ部の付近に液晶ディスプレイである。掃除機９０３の利用者は、表示部２１に表示される情報を閲覧できる。ここで、表示部２１に表示される情報は、掃除機９０３に関する情報でもいいし、掃除機９０３とは関係ない、掃除機９０３の利用者が興味を引きそうな一般的な情報であってもよい。なお、機器が洗濯機９０４、冷蔵庫９０５、および炊飯器９０７のそれぞれについても同様である。

図１５に示すテレビ９０２および携帯端末９０６は、実施の形態１〜３で示した機器２ではないが、無線ＬＡＮステーション９０１と接続され、それぞれ表示部（表示部３１Ａおよび表示部３１Ｂ）を有する。つまり、テレビ９０２および携帯端末９０６は機器２ではないので、利用履歴（頻度情報や物質量情報）は情報提供装置に出力しないが、情報提供装置から提供される情報を表示する表示装置として動作する。

情報提供装置から提供される情報は、実施の形態１〜３で説明した以外にも利用者の傾向に応じて様々なものが考えられる。例えば、機器２を利用する利用者の現在推定される傾向がどのようなものであるかを示す情報が提供されてもよい。この例について図１６を用いて説明する。

図１６は、実施の形態４における表示装置に表示される情報の一例を示す図である。図１６には、表示装置として表示部３１Ｂを有する携帯端末９０６が示されている。

機器２の利用者は、図１６に示すように、携帯端末９０６の表示部３１Ｂに表示されている情報から、自分の家事労働の行い方が利用者の傾向としてどのように推定されるのかを確認することができる。なお、図１６には、基本的に図９に示す４象限と同じものが表示される例を示しているが、利用者にとって親しみやすい文面に変更した上で表示された例を示している。

例えば、利用者の傾向が「ずぼらちゃん」であると推定されているが、この推定が不本意であり、「ずぼらちゃん」向けに選択される情報に興味を持てない場合がある。この場合には、家事の頻度を上げて「コマメさん」と推定されるように行動するなど、利用者の家事のやる気を向上させるという効果を奏する。また、図１４で説明したように相対的な４象限により利用者の傾向が推定される場合に、自分は「すぼらちゃん」ではなく「コマメさん」だと自己申告することで、相対評価の軸を変化させるとしてもよい。

なお、図１６は、実施の形態２で説明した場合における、種類の異なる機器の利用履歴を組み合わせたときの総合結果を表示する例を示しているが、この例に限られない。たとえば機器２それぞれ単体で推定した結果を個別に表示するとしてもよい。図１６では画面下段のアイコンにタッチすると、機器単体での推定結果を表示できることを示している。

また、上述したように利用者に提供される情報は、推定された利用者の傾向に合わせた商品の広告を含む。商品の広告を含む情報は、推定された利用者の傾向を用いて最適化されて提供される。例えば、家事がマメであるという傾向が推定された人（利用者）は、生活を快適にするためには、労力を惜しまない傾向が強いと考えられるので、一つ上の生活レベルを実現できるような商品の広告を利用者に提供するとよい。一つ上の生活レベルを実現できるような商品の広告の一例として、センスのいいインテリアや、調理に手間のかかる食材や、上質だが洗濯の難しい服、などが考えられる。また、ずぼらな性格であるという傾向が推定された人（利用者）は、上記とは逆で、なるべく労力を少なくしたい傾向が強いと考えられるので、例えば簡単に片付けができる収納家具や、簡単な調理でおいしい食材や、いい加減な洗濯でよれよれになってもカッコいい服、などの商品の広告を提供するとよい。さらに、実施の形態１で示したように、掃除機のヘッドで利用者の家庭の床の素材（フローリング、畳、じゅうたん）を判定できる場合には、和風好みか、洋風好みかといった利用者の傾向に応じて広告を提供するとよい。さらに、ペット同居であることが推定できる場合、ペット関連商品の広告を提供するとしてもよい。

なお、上述したように利用者に提供される情報は、広告以外の情報であってもよい。例えば、大家族である、ペットと同居しているなど、作業量の多い家事を行っている（図９に示す第１象限に分類される）という傾向が推定された利用者に対しては、たくさんの家事を効率的にこなすためのアドバイス情報を提供するとしてもよい。また、利用履歴に掃除機や掃除機のヘッドの移動に関する情報が含まれており、掃除が上手ではないという傾向が推定された利用者に対しては、上手な掃除のやり方に関するアドバイス情報を提供するとしてもよい。逆に、掃除が上手であるという傾向が推定された利用者に対しては、「掃除上手」といった称号などの褒賞が提供される情報として表示されるとしてもよい。

さらに、利用者が例えば既存のソーシャルネットワークサービスに加入している場合、そのソーシャルネットワークサービスと連携し、利用者に提供される情報として、「掃除上手のトロフィー獲得！」などの「利用者の近況報告」に関する投稿を自動的に行うとしてもよい。この場合において、そのソーシャルネットワークサービス上の友人が、「いいね」等の評価を行うとすれば、利用者は家事により一層励みが出る。

また、実施の形態３で説明したような、複数の利用者それぞれが利用する機器の利用履歴の集計を行う場合は、その集計結果を利用し、似たような家事の傾向を持つ利用者同士を探し出し、お互いを紹介する、といったサービスを行うとしてもよい。このサービスは、既存のソーシャルネットワークサービスと連携すればより好適なのは言うまでもない。

また、ソーシャルネットワークサービスでは、通常、「友人の友人」といった関係を持つ人物を、「友達かも？」と紹介することを行う場合がある。その際に、「あなたと同じようにマメに家事をするから友達になったら？」と紹介すれば、紹介を受けた人が友人として登録する可能性が高まり、利用者にとっても、ソーシャルネットワークサービス側としても、お互いに効果がある。そして、友人関係になったもの同士の間で、家事の取り組みの状況を知らせるサービスを実施するとしてもよい。例えば、掃除機の表示部に、「友達のｘｘｘさんは、もう今日の掃除を済ませました」といった表示がされれば、負けずに掃除をしようという気持ちになるなど家事のやる気向上につながるという効果がある。

その他、利用者に提供される情報としては以下のようなものであってもよい。すなわち、家事の頻度を友人と競わせるようなゲームを行ってもよいし、友人に限定せず、利用者の家庭のある町、市、県、国、世界中などの単位で、家事の頻度および量でランキング付けを行い、自分が今どのランキングになっているか、表示するようにしてもよい。また、ソーシャルゲームと連携し、家事を行うことで、ゲーム内の通貨やキャラクターのエネルギーが増えるようにしてもよいし、ゲーム内のキャラクターが、家事を行うことで育成されるというゲームサービスが提供されるとしてもよい。

（実施の形態５）
実施の形態１〜３では、利用者の傾向がどのように推定されるかについて説明し、実施の形態４では、推定された傾向に応じて、利用者がどのような情報を提示されるのかについて説明した。実施の形態５では、実施の形態１〜４で説明した情報提供システムや情報提供装置、機器等を用いて上記情報が提供されるサービスの全体像について説明する。

図１７Ａは、実施の形態５における情報提供システムの全体像を示す図である。図１７Ｂは、実施の形態５における情報提供システムの一部構成の変形例を示す図である。図１７Ｃは、実施の形態５における情報提供システムの一部構成の変形例を示す図である。

図１７Ａに示す家庭１１００において、ユーザ１１８０が利用した複数の機器１１０１（機器Ａ、機器Ｂ等）の利用履歴（頻度情報と物質量情報）が、ホームゲートウェイ１１０２を通じて、データセンタ運営会社１１１０が運営するクラウドサーバ１１１１に配送される（図１７Ａの（ａ））。

クラウドサーバ１１１１は、実施の形態１〜４における取得部１０および利用者傾向推定部１１１の機能を有し、複数の家庭の利用者それぞれが利用する複数の機の利用履歴を取得後集計して、実施の形態１〜３で説明した方法で、それぞれの利用者の傾向を推定することができる。推定された利用者の傾向に関する情報は、サービスプロバイダ１１２０により運営されるサーバ１１２１に配送される（図１７Ａの（ｂ））。

サーバ１１２１は、情報提供部１１２の機能を有し、推定された利用者の傾向に基づいて、それぞれの利用者に適した情報を生成または選択して、データセンタ運営会社１１１０を通じて（図１７Ａの（ｃ）および（ｄ））、あるいは直接家庭１１００に（図１７Ａの（ｆ））に配送する。家庭に配送された情報は、ホームゲートウェイ１１０２を通じて家庭１１００に入り、ユーザ１１８０が操作する表示部に表示される。

なお、サービスプロバイダ１１２０は、各家庭１１００から集められた家電の利用者の傾向を集計、加工し、サービスプロバイダ１１２０が持つ既存のデータと組み合わせて、新たなサービスを生成し、他のユーザ１１９０に提供するとしてもよい。例えば、新たなサービスの一例としては、洗濯機の利用状況と地図情報とを組みあせた、全国の天気状況を表示するマップなどが挙げられる（天気がよければ洗濯する人も増えるという事実から）。このように、ユーザ１１８０の機器１１０１利用の履歴は、ユーザ１１８０自身に提供される情報の最適化という利用の方法以外にも、別個のサービス提供の基礎情報としての利用もありうる。

また、情報提供システムの構成は、図１７Ａに示す例に限らない。すなわち、クラウドサーバ１１１１が機器の利用履歴から利用者の傾向を推定し、推定された傾向をサービスプロバイダ１１２０に渡すとして説明したが、必要に応じて、サービスプロバイダ１１２０にすべての利用履歴を渡し、サービスプロバイダ１１２０の内部で、利用者の傾向を推定するとしてもよい。また、サービスプロバイダ１１２０には、推定された傾向に関する情報と、制限された利用履歴を渡すとしてもよい。

また、図１７Ｂや図１７Ｃに示すように、データセンタ運営会社１１１０が運営するクラウドサーバ１１１１の管理方法は、様々な形態が考えられる。図１７Ｂには、クラウドサーバ１１１１を、機器１１０１を製造販売する機器メーカ（いわゆる家電メーカ）が管理する形態が示されている。図１７Ｃには、クラウドサーバ１１１１を、機器１１０１を製造販売する機器メーカ（いわゆる家電メーカ）と他の管理会社が共同で管理する形態が示されている。

また、サービスプロバイダ（１１２０）の構成も、様々なものが考えられる。図１８は、サービスの類型１（自社データセンタ型）を示す図であり、図１９は、サービスの類型２（ＩａａＳ利用型）を示す図である。図２０は、サービスの類型３（ＰａａＳ利用型）を示す図であり、図２１は、サービスの類型４（ＳａａＳ利用型）を示す図である。

より具体的には、図１８には、サービスプロバイダ１１２０全体、すなわちアプリケーション１２０１、ＯＳ１２０２、クラウドサーバ１２０３全体を、サービスプロバイダ運営企業単体が管理している構成が示されている。図１９には、クラウドサーバ１２０３の管理はデータセンタ運営会社１１１０が、ＯＳ１２０２とアプリケーション１２０１の管理がサービスプロバイダ１１２０により行われる構成が示されている。図２０には、クラウドサーバ１２０３とＯＳ１２０２の管理はデータセンタ運営会社１１１０が、アプリケーション１２０１の管理は、サービスプロバイダ１１２０が行う構成が示されている。図２１には、クラウドサーバ１２０３とＯＳ１２０２とアプリケーション１２０１のすべての管理をデータセンタ運営会社１１１０が行い、サービスプロバイダ１１２０はアプリケーションの実行と制御のみを行う構成が示されている。いずれの構成においても、利用者の家電の利用履歴に応じて、サービスプロバイダが管理する情報の中から、利用者にもっとも適した情報が利用者に提供される。

以上のように、本発明に係る実施の形態に情報提供方法等によれば、検索ワードの入力など利用者による情報入力を必要とせずに機器の利用者に適した情報を提供することができる。つまり、利用者が日常的な家事労働など物質の処理をするための機器を利用するだけで、利用者による情報入力がなくてもその機器の利用者に適した情報を提供することができる。

なお、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。ここで、上記各実施の形態の画像復号化装置などを実現するソフトウェアは、次のようなプログラムである。

すなわち、このプログラムは、コンピュータに、利用者が物質の処理をするために機器を利用した際の前記機器の利用履歴を取得するステップと、取得した前記利用履歴に応じた情報を前記利用者に提供するステップとをコンピュータに実行させ、前記物質の処理とは、前記物質の移動あるいは前記物質の温度変化である。

以上、本発明の一つまたは複数の態様に係る情報提供方法等について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。

例えば、図１５で示したように、家庭内の機器がすべて無線ＬＡＮ等のネットワークで接続されている状況では、これまで説明した以外の構成をとることも可能となる。例えば、掃除機は、空気清浄機やエアコンと連携し、空気清浄機が検出した空気中のホコリの量に応じて、利用者に掃除をすることを促したりできるし、掃除が終わったあと、空気清浄機が空気中のホコリをチェックし、きちんと掃除ができたか判定したり、掃除中に自動的に空気清浄機を運転したりできる。また、掃除機は、電話と連携し、電話がかかってきたら、通話のために、掃除機を停止することもできる。また、マンション全体の電力管理システムと連携し、マンション全体の電力消費量を測定し、住民がほとんど就寝しているような電力消費の場合は、安眠のために、掃除機の電源が入らない、などの構成をとることもできる。さらに、掃除機はスマートフォンと連携し、ゴミパックを交換した時には、スマートフォンの買い物リストに“ゴミパック”を追加する、などの構成をとることもできる。また、掃除機はテレビと連携し、掃除中は、テレビの音声が、掃除機のハンドルから聞こえる、といった構成をとることもできる。

また、上記実施の形態では、利用履歴に物質量情報と頻度情報とが含まれる例について説明したが、それに限らない。利用履歴に物質量情報のみ含まれているとしてもよい。この場合、利用履歴に含まれる物質量情報に基づき、利用者に適した情報を提供することができる。例えば機器が掃除機の場合では、物質量の週平均に基づき、部屋等の掃除頻度を高めるよう促す情報やクリーナの広告を利用者に提供することができる。

また、利用履歴に物質量情報のみ含まれているとしてもよい。この場合、利用履歴に含まれる頻度情報に基づき、利用者に適した情報を提供することができる。例えば、機器が掃除機の場合では、週に掃除が行われる頻度に基づき、頻度（ライフスタイル）に合った関連グッズの情報を利用者に提供することができる。

本発明は、機器の利用履歴を用いて、それぞれの利用者に最適な情報、例えば利用者の興味を引く広告等のサービスを提供する方法に利用でき、特にインターネット広告をパソコンやスマートフォンのような特別な端末を利用しない人にもサービスを提供する際に利用できる。

１、１Ａ、１Ｂ 情報提供装置
２、２Ａ、２Ｂ 機器
１０ 取得部
１１、１１Ａ、１１Ｂ 提供部
１２、２１、２１Ｂ、３１、３１Ａ、３１Ｂ 表示部
２０ 機能部
１１１、１１１Ａ、１１１Ｂ 利用者傾向推定部
１１２、１１２Ａ 情報提供部
２０１ 物質処理部
２０２ 物質量判定部
２０３ 制御部
２０４ 通信部
５０１、７０１、７１１、７２１、９０３ 掃除機
５０２、９０４ 洗濯機
５０３、９０７ 炊飯器
５０４、７３０ ネットワーク
５５０、７０２、７１２、７２２、８０１、８０２ 家庭
９０１ 無線ＬＡＮステーション
９０２ テレビ
９０５ 冷蔵庫
９０６ 携帯端末

Claims (11)

1. 情報を提供する情報提供装置における情報処理方法であって、
   利用者が物質の処理をするための機器を利用した際の前記機器の利用履歴を取得するステップと、
   取得した前記利用履歴に基づき、前記物質の処理に伴う行動に対する前記利用者の性格傾向を推定するステップと、
   推定した前記利用者の性格傾向に応じた情報を前記利用者に提供するステップとを含み、
   前記物質の処理とは、前記物質の移動あるいは前記物質の温度変化であり、
   前記機器は、家事に利用される機器であって、前記利用者により利用されることで前記物質の処理をすることができる機器であり、
   前記利用履歴は、前記機器の利用により処理された前記物質の量を示す物質量情報を示す、
   情報提供方法。
2. 前記機器は、種別の異なる複数の機器であり、
   前記取得するステップでは、前記複数の機器それぞれの利用履歴を取得し、
   前記利用者の性格傾向を推定するステップでは、取得した前記それぞれの利用履歴に基づき、
   前記利用者の性格傾向を推定する、
   請求項１に記載の情報提供方法。
3. 前記取得するステップでは、さらに、前記機器と同種の他の機器であって前記利用者とは異なる利用者が利用する他の機器の利用履歴を取得し、
   前記利用者の性格傾向を推定するステップでは、取得した前記機器の利用履歴と前記他の機器の利用履歴との集計結果に基づき、前記利用者の性格傾向を推定する、
   請求項１に記載の情報提供方法。
4. 前記利用履歴は、前記利用者による前記機器の利用頻度を示す頻度情報を含む、
   請求項１または２に記載の情報提供方法。
5. 前記利用履歴は、前記機器の利用により処理された前記物質の量を示す物質量情報と、前記利用者による前記機器の利用頻度を示す頻度情報とを含み、
   前記情報を提供するステップにおいて、
   前記物質量情報と前記頻度情報との組み合わせにより推定される前記利用者の性格傾向に応じた情報を提供する、
   請求項１または２に記載の情報提供方法。
6. 前記情報は、推定された前記利用者の性格傾向に合わせた商品の広告を含む、
   請求項５に記載の情報提供方法。
7. 前記機器は、掃除機であり、
   前記物質の処理は、前記掃除機がごみを吸い込む処理である、
   請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報提供方法。
8. 前記機器は、洗濯機であり、
   前記物質の処理は、前記洗濯機が洗濯対象物を洗濯する処理である、
   請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報提供方法。
9. 前記機器は、炊飯器であり、
   前記物質の処理は、前記炊飯器が米を含む物質を加熱する処理である、
   請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報提供方法。
10. 前記機器は、冷蔵庫であり、
    前記物質の処理は、前記冷蔵庫が冷蔵対象物を冷却する処理である、
    請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報提供方法。
11. 利用者が物質の処理をするために機器を利用した際の前記機器の利用履歴を取得するステップと、
    取得した前記利用履歴に基づき、前記物質の処理に伴う行動に対する前記利用者の性格傾向を推定するステップと、
    推定した前記利用者の性格傾向に応じた情報を前記利用者に提供するステップとをコンピュータに実行させ、
    前記物質の処理とは、前記物質の移動あるいは前記物質の温度変化であり、
    前記機器は、家事に利用される機器であって、前記利用者により利用されることで前記物質の処理をすることができる機器であり、
    前記利用履歴は、前記機器の利用により処理された前記物質の量を示す物質量情報を示す、
    プログラム。

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