JP6738600B2 - Estimating apparatus, estimating method, and estimating program - Google Patents

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Description

本発明は、推定装置、推定方法、及び推定プログラムに関する。 The present invention relates to an estimation device, an estimation method, and an estimation program.

従来、複数種類のデータを用いて所定の事象に関する推定を行う技術が提供されている。例えば、複数種類のセンサデータを用いて屋外屋内推定を行う技術が提供されている。 Conventionally, a technique for estimating a predetermined event using a plurality of types of data has been provided. For example, there is provided a technique for estimating indoors and outdoors using a plurality of types of sensor data.

特開2013−253927号公報JP, 2013-253927, A

しかしながら、上記の従来技術では、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができるとは限らない。例えば、屋内外のシームレスな軌跡の推定のために、GPS(Global Positioning System)センサにより高い頻度(短い間隔)で連続して位置情報を取得する場合、省電力について考慮はされていないため、電力消費が大きく、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することは難しい。 However, in the above-mentioned conventional technique, it is not always possible to appropriately estimate the timing when a predetermined event occurs. For example, when position information is continuously acquired at a high frequency (short interval) by a GPS (Global Positioning System) sensor for seamless estimation of indoor and outdoor trajectories, power saving is not taken into consideration. The consumption is large and it is difficult to properly estimate the timing when a predetermined event occurs.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定する推定装置、推定方法、及び推定プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide an estimation device, an estimation method, and an estimation program that appropriately estimate the timing at which a predetermined event occurs.

本願に係る推定装置は、第1情報と、前記第1情報よりも高い頻度で検知される第2情報とを取得する取得部と、前記第1情報に基づいて所定の事象の発生を推定し、前記第2情報に基づいて前記所定の事象が生じたタイミングを推定する推定部と、を備えたことを特徴とする。 An estimating device according to the present application estimates an occurrence of a predetermined event based on the first information and an acquisition unit that acquires second information detected at a higher frequency than the first information, and the first information. And an estimation unit that estimates the timing at which the predetermined event occurs based on the second information.

第1の実施形態の一態様によれば、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができるという効果を奏する。 According to one aspect of the first embodiment, it is possible to appropriately estimate the timing at which a predetermined event occurs.

図1は、第1の実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an estimation process according to the first embodiment. 図2は、第1の実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the terminal device according to the first embodiment. 図3は、第1の実施形態に係る第1情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the first information storage unit according to the first embodiment. 図4は、第1の実施形態に係る第2情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the second information storage unit according to the first embodiment. 図5は、第1の実施形態に係る推定処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart showing an example of the estimation process according to the first embodiment. 図6は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the estimation process according to the modification. 図7は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the estimation process according to the modification. 図8は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。FIG. 8: is a figure which shows an example of the estimation process which concerns on a modification. 図9は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the estimation process according to the modification. 図10は、第2の実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the estimation process according to the second embodiment. 図11は、第2の実施形態に係る推定装置の構成例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration example of the estimation device according to the second embodiment. 図12は、第2の実施形態に係る第1情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the first information storage unit according to the second embodiment. 図13は、第2の実施形態に係る第2情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the second information storage unit according to the second embodiment. 図14は、第2の実施形態に係る推定処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 14 is a flowchart showing an example of the estimation process according to the second embodiment. 図15は、推定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。FIG. 15 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer that realizes the function of the estimation device.

以下に、本願に係る推定装置、推定方法、及び推定プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る推定装置、推定方法、及び推定プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, modes (hereinafter, referred to as “embodiments”) for carrying out the estimation device, the estimation method, and the estimation program according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. It should be noted that the estimation device, the estimation method, and the estimation program according to the present application are not limited to this embodiment. Also, in each of the following embodiments, the same parts are designated by the same reference numerals, and duplicated description will be omitted.

(第1の実施形態)
〔1.推定処理〕
まず、図1を用いて、第1の実施形態に係る推定処理の一例について説明する。図1は、第1の実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。本実施形態において、推定装置としての端末装置10(図2参照)は、第1センサ111(図2参照)として、GPS(Global Positioning System)センサを用い、第2センサ112(図2参照)として、照度センサを用いて推定処理を行う。以下に示す例においては、第1センサ111が検知(センシング)する情報を第1情報とし、第2センサ112が検知(センシング)する情報を第2情報とする。
(First embodiment)
[1. Estimation process)
First, an example of the estimation process according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an estimation process according to the first embodiment. In the present embodiment, the terminal device 10 (see FIG. 2) as the estimation device uses a GPS (Global Positioning System) sensor as the first sensor 111 (see FIG. 2) and the second sensor 112 (see FIG. 2). The estimation process is performed using the illuminance sensor. In the example described below, the information detected by the first sensor 111 is the first information, and the information detected by the second sensor 112 is the second information.

図1では、端末装置10は、第1情報として、第1センサ111が検知する情報のうち、GPSにより検知される位置情報の精度(以下、「GPS精度」とする)の情報を用いる。例えば、端末装置10はGPS精度として誤差10mや誤差1km等の数値を検知するが、説明の簡単化のため、図1では、端末装置10は、誤差が所定の数値以上である場合をGPS精度「低」とし、誤差が所定の数値未満である場合を「高」とする。すなわち、図1では、端末装置10は、第1情報として、GPS精度「低」とGPS精度「高」との2段階のいずれであるかを示す情報を用いる。端末装置10は、連続する第1情報間の変化、すなわちGPS精度の変化を所定の事象の検知に用いる。 In FIG. 1, the terminal device 10 uses, as the first information, information on the accuracy of position information detected by GPS (hereinafter, referred to as “GPS accuracy”) among the information detected by the first sensor 111. For example, although the terminal device 10 detects a numerical value such as an error of 10 m or an error of 1 km as the GPS accuracy, the terminal device 10 in FIG. "Low" is defined as "low", and "error" is defined as "high" when the error is less than a predetermined value. That is, in FIG. 1, the terminal device 10 uses, as the first information, information indicating which of two stages, GPS accuracy “low” and GPS accuracy “high”. The terminal device 10 uses a change between successive first information, that is, a change in GPS accuracy to detect a predetermined event.

また、図1では、端末装置10は、連続する第2情報間の変化、すなわち照度の変化を所定の事象の検知に用いる。例えば、端末装置10は、連続する第2情報間の変化量(照度の変化量)が所定の閾値以上の場合、第2情報が変化したとする。なお、以下では、第2情報の変化を所定の事象に関する変化とする場合がある。 Further, in FIG. 1, the terminal device 10 uses a change between successive second information, that is, a change in illuminance to detect a predetermined event. For example, the terminal device 10 determines that the second information has changed when the amount of change (the amount of change in illuminance) between consecutive pieces of second information is greater than or equal to a predetermined threshold value. In the following, the change in the second information may be a change related to a predetermined event.

また、第1センサ111の消費電力は、第2センサ112の消費電力より大きいものとする。すなわち、第1センサ111が第1情報の1回の検知に要する消費電力は、第2センサ112が第2情報の1回の検知に要する消費電力より大きいものとする。 The power consumption of the first sensor 111 is larger than that of the second sensor 112. That is, the power consumption required for the first sensor 111 to detect the first information once is larger than the power consumption required for the second sensor 112 to detect the second information once.

端末装置10は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置10は、第1情報と第2情報とに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定する推定装置である。端末装置10は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PC(Personal Computer)や、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)等により実現される。以下では、端末装置10をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置10と読み替えることもできる。 The terminal device 10 is an information processing device used by a user. The terminal device 10 is an estimation device that estimates the timing at which a predetermined event has occurred, based on the first information and the second information. The terminal device 10 is realized by, for example, a smartphone, a tablet terminal, a notebook PC (Personal Computer), a desktop PC, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like. Below, the terminal device 10 may be described as a user. That is, in the following, the user can be read as the terminal device 10.

図1に示す例においては、端末装置10が所定の事象が生じたタイミングとして、端末装置10を所有するユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを、第1情報と第2情報とを用いて推定する場合を示す。すなわち、図1に示す例においては、GPS精度はユーザが屋外から屋内へ移動した場合「高」から「低」へ変化するため、第1情報は検知精度の高い情報となる。また、照度はユーザが屋外から屋内へ移動した場合以外にも変化する場合があるため、第2情報は検知精度の低い情報となる。言い換えると、第1情報は、屋外から屋内へ移動したタイミングの推定においては、第2情報に比べて相対的に確度の高い情報となる。このように、端末装置10は、所定の事象に対する検知精度が第2情報により高い第1情報を用いる。 In the example illustrated in FIG. 1, the timing at which the user who owns the terminal device 10 moves from the outdoor to the indoor is estimated as the timing at which the terminal device 10 causes a predetermined event, using the first information and the second information. The case is shown. That is, in the example shown in FIG. 1, the GPS accuracy changes from “high” to “low” when the user moves from outdoors to indoors, so the first information has high detection accuracy. Moreover, since the illuminance may change other than when the user moves indoors from outdoors, the second information has low detection accuracy. In other words, the first information is information with higher accuracy than the second information in estimating the timing of moving from the outdoor to the indoor. As described above, the terminal device 10 uses the first information having higher detection accuracy for the predetermined event than the second information.

図1に示す地図情報MP10は、ユーザが屋外にいるか、屋内にいるかを模式的に示す。また、地図情報MP10において、端末装置10(を所有するユーザ)の位置をユーザ位置UL11〜UL16により示す。なお、ユーザ位置UL11〜UL16を区別しない場合は、ユーザ位置ULとする場合がある。また、地図情報MP10では、屋外OS10と屋内IS10とは境界線BD10により区切られる。すなわち、地図情報MP10内において、ユーザ位置ULが屋外OS10(境界線BD10の左側)に位置する場合、ユーザが屋外に位置し、ユーザ位置ULが屋内IS10(境界線BD10の右側)に位置する場合、ユーザが屋内に位置することを示す。 The map information MP10 shown in FIG. 1 schematically indicates whether the user is outdoors or indoors. Further, in the map information MP10, the position of the terminal device 10 (the user who owns the terminal device) is indicated by user positions UL11 to UL16. If the user positions UL11 to UL16 are not distinguished, they may be the user position UL. Further, in the map information MP10, the outdoor OS 10 and the indoor IS 10 are separated by the boundary line BD10. That is, in the map information MP10, when the user position UL is located at the outdoor OS 10 (left side of the boundary line BD10), the user is located outdoors, and when the user position UL is located at the indoor IS 10 (right side of the boundary line BD10). , Indicates that the user is located indoors.

まず、図1に示す第1情報及び第2情報について説明する。図1に示す例において、第1情報は、所定の間隔(以下、「第1の間隔SR1」とする)で検知される。すなわち、第1センサ111は、第1の間隔SR1で第1情報を検知する。また、図1に示す例において、第2情報は、第1の間隔SR1よりも短い所定の間隔(以下、「第2の間隔SR2」とする)で検知される。すなわち、第2センサ112は、第2の間隔SR2で第2情報を検知する。なお、全てを図示することは省略するが、第2情報の横軸に沿って第2の間隔SR2で並ぶ縦棒は、全て第2情報SDである。このように、端末装置10においては、消費電力が大きい第1センサ111による第1情報の検知を、消費電力が小さい第2センサ112による第2情報の検知よりも長い間隔で行う。これにより、端末装置10は、消費電力が大きい第1センサ111による第1情報の検知回数を抑制することができるため、消費電力の増大を抑制することができる。 First, the first information and the second information shown in FIG. 1 will be described. In the example shown in FIG. 1, the first information is detected at a predetermined interval (hereinafter, referred to as “first interval SR1”). That is, the first sensor 111 detects the first information at the first interval SR1. Further, in the example shown in FIG. 1, the second information is detected at a predetermined interval shorter than the first interval SR1 (hereinafter, referred to as “second interval SR2”). That is, the second sensor 112 detects the second information at the second interval SR2. It should be noted that although not shown in the drawings, all vertical bars arranged at the second interval SR2 along the horizontal axis of the second information are the second information SD. As described above, in the terminal device 10, the first sensor 111 having high power consumption detects the first information at a longer interval than the second information 112 having low power consumption detects the second information. Accordingly, the terminal device 10 can suppress the number of times the first sensor 111, which consumes a large amount of power, detects the first information, and thus can suppress an increase in power consumption.

図1では、時刻t11において、第1センサ111により第1情報FD11が検知され、第2センサ112により第2情報SD1が検知される。なお、第1情報FD11〜FD14を区別しない場合は、第1情報FDとする場合がある。また、第2情報SD1、SD11〜SD13を区別しない場合は、第2情報SDとする場合がある。また、図1における第1情報FDや第2情報SDは、時刻tにおける検知タイミングを示すものであり、第1情報FDの長さや第2情報SDの長さは、その情報の数値等を示すものではない。図1では、点線で図示された第1情報FD(例えば、第1情報FD13)は、変化が検知された第1情報FDを示し、実線で図示された第1情報FD(例えば、第1情報FD11)は、変化が検知されなかった第1情報FDを示す。また、図1では、点線で図示された第2情報SD(例えば、第2情報SD11)は、変化が検知された第2情報SDを示し、実線で図示された第2情報SD(例えば、第2情報SD1)は、変化が検知されなかった第2情報SDを示す。 In FIG. 1, at time t11, the first sensor 111 detects the first information FD11 and the second sensor 112 detects the second information SD1. When the first information FD11 to FD14 are not distinguished, they may be the first information FD. If the second information SD1 and SD11 to SD13 are not distinguished, they may be referred to as the second information SD. Further, the first information FD and the second information SD in FIG. 1 indicate the detection timing at the time t, and the length of the first information FD and the length of the second information SD indicate the numerical value of the information. Not a thing. In FIG. 1, the first information FD illustrated by a dotted line (for example, the first information FD13) indicates the first information FD in which a change is detected, and the first information FD illustrated by a solid line (for example, the first information FD). FD11) indicates the first information FD for which no change is detected. Further, in FIG. 1, the second information SD (for example, the second information SD11) illustrated by the dotted line indicates the second information SD in which the change is detected, and the second information SD (for example, the second information SD illustrated by the solid line). The second information SD1) indicates the second information SD for which no change is detected.

ここで、第1情報FD11は、GPS精度「高」であるため、端末装置10は、時刻t11において、第1情報FDの変化なしとする。そのため、端末装置10は、時刻t11において、屋外から屋内への移動を非検知とする(ステップS11)。また、第2情報SD1は、直前に検知された第2情報SDからの変化量が所定の閾値未満であるため、端末装置10は、時刻t11において、第2情報SDの変化なしとする。なお、地図情報MP10に示すように、時刻t11におけるユーザは、ユーザ位置UL11、すなわち屋外OS10に位置する。 Here, since the first information FD11 has the GPS accuracy “high”, the terminal device 10 determines that the first information FD does not change at time t11. Therefore, the terminal device 10 does not detect the movement from the outdoor to the indoor at the time t11 (step S11). Further, since the amount of change in the second information SD1 from the second information SD detected immediately before is less than the predetermined threshold value, the terminal device 10 determines that the second information SD has not changed at time t11. As shown in the map information MP10, the user at time t11 is located at the user position UL11, that is, the outdoor OS 10.

その後、時刻t11から第1の間隔SR1が経過する前の時刻t111において、第2センサ112により第2情報SD11が検知される。そして、端末装置10は、第2情報SD11が直前に検知された第2情報SDからの変化量が所定の閾値以上であるため、第2情報SDの変化ありとする。上述したように、第2情報SDは、屋外から屋内へ移動したタイミングの推定においては、第1情報FDに比べて相対的に信頼度の低い情報である。そのため、端末装置10は、第2情報SDの変化のみでは、ユーザが屋外から屋内へ移動したと推定しない。例えば、端末装置10は、時刻t111において第2情報SDが変化したことを示す情報を第2情報記憶部142(図2参照)に記憶する。なお、地図情報MP10に示すように、時刻t111におけるユーザは、ユーザ位置UL12、すなわち屋外OS10に位置する。 After that, at time t111 before the first interval SR1 elapses from time t11, the second information 112 is detected by the second sensor 112. Then, the terminal device 10 determines that there is a change in the second information SD11 because the amount of change in the second information SD11 from the second information SD detected immediately before is equal to or greater than a predetermined threshold value. As described above, the second information SD is information having relatively lower reliability than the first information FD in estimating the timing of moving from the outdoor to the indoor. Therefore, the terminal device 10 does not estimate that the user has moved from the outdoor to the indoor only by the change of the second information SD. For example, the terminal device 10 stores information indicating that the second information SD has changed at time t111 in the second information storage unit 142 (see FIG. 2). As shown in the map information MP10, the user at time t111 is located at the user position UL12, that is, the outdoor OS 10.

その後、時刻t11から第1の間隔SR1が経過した時刻t12において、第1センサ111により第1情報FD12が検知される。第1情報FD12は、GPS精度「高」であるため、端末装置10は、時刻t12において、第1情報FDの変化なしとする。そのため、端末装置10は、時刻t12において、屋外から屋内への移動を非検知とする(ステップS12)。なお、地図情報MP10に示すように、時刻t12におけるユーザは、ユーザ位置UL13、すなわち屋外OS10に位置する。 After that, at time t12 when the first interval SR1 has elapsed from time t11, the first information FD12 is detected by the first sensor 111. Since the first information FD12 has GPS accuracy “high”, the terminal device 10 determines that the first information FD does not change at time t12. Therefore, the terminal device 10 does not detect the movement from the outdoor to the indoor at the time t12 (step S12). As shown in the map information MP10, the user at time t12 is located at the user position UL13, that is, the outdoor OS 10.

その後、時刻t12から第1の間隔SR1が経過する前の時刻t121において、第2センサ112により第2情報SD12が検知される。そして、端末装置10は、第2情報SD12が直前に検知された第2情報SDからの変化量が所定の閾値以上であるため、第2情報SDの変化ありとする。例えば、端末装置10は、時刻t121において第2情報SDが変化したことを示す情報を第2情報記憶部142に記憶する。なお、地図情報MP10に示すように、時刻t121におけるユーザは、ユーザ位置UL14、すなわち屋内IS10に位置する。 After that, at time t121 before the first interval SR1 elapses from time t12, the second information 112 is detected by the second sensor 112. Then, the terminal device 10 determines that there is a change in the second information SD12 because the amount of change in the second information SD12 from the second information SD detected immediately before is equal to or greater than a predetermined threshold value. For example, the terminal device 10 stores, in the second information storage unit 142, information indicating that the second information SD has changed at time t121. As shown in the map information MP10, the user at time t121 is located at the user position UL14, that is, the indoor IS10.

その後、時刻t12から第1の間隔SR1が経過した時刻t13において、第1センサ111により第1情報FD13が検知される。第1情報FD13は、GPS精度「低」であるため、端末装置10は、時刻t13において、第1情報FDの変化ありとする。具体的には、端末装置10は、第1情報FD12のGPS精度「高」から第1情報FD13のGPS精度「低」へ第1情報FDが変化しているため、時刻t13において、第1情報FDの変化ありとする。そのため、端末装置10は、時刻t13において、屋外から屋内への移動を検知したとする(ステップS13)。なお、地図情報MP10に示すように、時刻t13におけるユーザは、ユーザ位置UL15、すなわち屋内IS10に位置する。 After that, at time t13 when the first interval SR1 has passed from time t12, the first sensor 111 detects the first information FD13. Since the first information FD13 has a GPS accuracy of “low”, the terminal device 10 determines that the first information FD has changed at time t13. Specifically, in the terminal device 10, the first information FD changes from the GPS accuracy “high” of the first information FD12 to the GPS accuracy “low” of the first information FD13, and thus the first information FD at time t13. It is assumed that there is a change in FD. Therefore, it is assumed that the terminal device 10 detects the movement from the outdoor to the indoor at time t13 (step S13). As shown in the map information MP10, the user at time t13 is located at the user position UL15, that is, the indoor IS10.

上述したように、第1情報FDは、屋外から屋内へ移動したタイミングの推定においては、第2情報SDに比べて相対的に信頼度の高い情報である。そのため、端末装置10は、第1情報FDの変化により、ユーザが屋外から屋内へ移動したと推定することができる。このように、端末装置10は、第1情報に基づいて所定の事象の発生を推定する。しかし、第1情報は、第1の間隔SR1で第1センサ111により検知されるため、屋外から屋内へ移動したタイミングの推定としては、0〜第1の間隔SR1未満までの間での誤差が生じる。そのため、端末装置10は、時刻t13までにユーザが屋外から屋内へ移動したとして、その移動タイミングを時刻t13以前において検知された第2情報SDを用いて行う。すなわち、端末装置10は、時刻t13以前のいつの時点でユーザが屋外から屋内へ移動したかについて推定する遡及推定を行う(ステップS14)。 As described above, the first information FD is information that is relatively more reliable than the second information SD in estimating the timing of moving from the outdoor to the indoor. Therefore, the terminal device 10 can estimate that the user has moved from the outdoor to the indoor due to the change in the first information FD. In this way, the terminal device 10 estimates the occurrence of the predetermined event based on the first information. However, since the first information is detected by the first sensor 111 at the first interval SR1, an error between 0 and less than the first interval SR1 is estimated as the timing of moving from the outdoor to the indoor. Occurs. Therefore, the terminal device 10, assuming that the user has moved from the outdoor to the indoor by time t13, performs the movement timing by using the second information SD detected before time t13. That is, the terminal device 10 performs retrospective estimation for estimating when the user has moved from the outdoor to the indoor before the time t13 (step S14).

図1では、時刻t13以前における時刻t121に検知された第2情報SD12により、時刻t121に第2情報SDの変化ありとしている。そのため、端末装置10は、時刻t13以前における時刻t121をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定する(ステップS15)。このように、端末装置10は、第2情報に基づいて所定の事象が生じたタイミングを推定する。これにより、端末装置10は、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングの推定における誤差を、第2の間隔SR2未満まで小さくすることが可能となる。なお、端末装置10は、時刻t13以前において第2情報SDの変化が検知されていなかった場合、時刻t13をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定してもよい。 In FIG. 1, the second information SD12 detected at time t121 before time t13 indicates that the second information SD has changed at time t121. Therefore, the terminal device 10 estimates the time t121 before the time t13 as the time when the user moves from the outdoor to the indoor (step S15). In this way, the terminal device 10 estimates the timing at which the predetermined event has occurred, based on the second information. Accordingly, the terminal device 10 can reduce the error in the estimation of the timing when the user moves from the outdoor to the indoor, to less than the second interval SR2. It should be noted that the terminal device 10 may estimate the time t13 as the time when the user moves from the outdoor to the indoor, when the change in the second information SD is not detected before the time t13.

その後、時刻t13から第1の間隔SR1が経過する前の時刻t131において、第2センサ112により第2情報SD13が検知される。そして、端末装置10は、第2情報SD13が直前に検知された第2情報SDからの変化量が所定の閾値以上であるため、第2情報SDの変化ありとする。例えば、端末装置10は、時刻t131において第2情報SDが変化したことを示す情報を第2情報記憶部142に記憶する。なお、地図情報MP10に示すように、時刻t131におけるユーザは、ユーザ位置UL16、すなわち屋内IS10に位置する。 After that, at time t131 before the first interval SR1 elapses from time t13, the second information SD13 is detected by the second sensor 112. Then, the terminal device 10 determines that there is a change in the second information SD13 because the amount of change in the second information SD13 from the second information SD detected immediately before is equal to or greater than a predetermined threshold value. For example, the terminal device 10 stores, in the second information storage unit 142, information indicating that the second information SD has changed at time t131. As shown in the map information MP10, the user at time t131 is located at the user position UL16, that is, the indoor IS10.

その後、時刻t13から第1の間隔SR1が経過した時刻t14において、第1センサ111により第1情報FD14が検知される。第1情報FD14は、GPS精度「低」であるため、端末装置10は、時刻t14において、第1情報FDの変化なしとする。そのため、端末装置10は、時刻t14において、屋外から屋内への移動を非検知とする。なお、地図情報MP10に示すように、時刻t14におけるユーザは、ユーザ位置UL16、すなわち屋内IS10に位置する。 After that, at time t14 when the first interval SR1 has elapsed from time t13, the first information FD14 is detected by the first sensor 111. Since the first information FD14 has a GPS accuracy of "low", the terminal device 10 determines that the first information FD does not change at time t14. Therefore, the terminal device 10 does not detect the movement from the outdoor to the indoor at the time t14. As shown in the map information MP10, the user at time t14 is located at the user position UL16, that is, the indoor IS10.

上述したように、端末装置10は、第1情報と第2情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミング、すなわち時刻の推定における誤差を第2の間隔SR2未満まで小さくすることができるため、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。これにより、端末装置10は、第2情報を用いることにより、消費電力が大きい第1センサ111による第1情報の検知回数を抑制することができるため、消費電力の増大を抑制することができる。すなわち、端末装置10は、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。 As described above, the terminal device 10 uses the first information and the second information to reduce the timing at which the user moves from the outdoor to the indoor, that is, the error in the time estimation to less than the second interval SR2. Therefore, it is possible to appropriately estimate the timing when the user moves from the outdoor to the indoor. With this, the terminal device 10 can suppress the number of times the first sensor 111, which consumes a large amount of power, detects the first information by using the second information, and thus can suppress an increase in power consumption. That is, the terminal device 10 can appropriately estimate the timing when a predetermined event occurs.

なお、端末装置10は、推定処理により推定したユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングをユーザのライフログとして用いてもよい。また、端末装置10は、推定処理により推定したユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを外部の情報処理装置へ送信してもよい。この場合、外部の情報処理装置は、受信したユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングに関する情報に基づいて、所定の領域に位置するユーザ数の管理等に用いてもよい。例えば、外部の情報処理装置は、受信したユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングに関する情報を用いて、各領域に位置するユーザ数をヒートマップのように表示するサービスを提供してもよい。また、例えば、外部の情報処理装置は、受信したユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングに関する情報を入場管理に用いてもよい。また、例えば、外部の情報処理装置は、受信したユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングに関する情報を勤怠管理に用いてもよい。 The terminal device 10 may use the timing estimated by the estimation process when the user moves from outdoors to indoors as a life log of the user. Further, the terminal device 10 may transmit the timing estimated by the estimation process when the user moves from the outdoor to the indoor to the external information processing device. In this case, the external information processing device may be used to manage the number of users located in a predetermined area, etc., based on the received information about the timing at which the user moves from outdoors to indoors. For example, the external information processing device may provide a service that displays the number of users located in each area like a heat map, using the received information about the timing when the user moves from the outdoor to the indoor. Further, for example, the external information processing device may use the received information regarding the timing when the user moves from the outdoor to the indoor for the entrance management. Further, for example, the external information processing device may use the received information on the timing when the user moves from the outdoor to the indoor for attendance management.

また、上記例においては、ユーザが利用する端末装置10が推定処理を行う例を示したが、推定処理は端末装置10から第1情報や第2情報を取得した外部の情報処理装置が行ってもよい。例えば、推定処理を実行する機能を有する推定装置100(図11参照)が端末装置10から取得した第1情報や第2情報を用いて推定処理を行ってもよい。 In the above example, the terminal device 10 used by the user performs the estimation process, but the estimation process is performed by an external information processing device that acquires the first information and the second information from the terminal device 10. Good. For example, the estimation device 100 (see FIG. 11) having the function of performing the estimation process may perform the estimation process using the first information and the second information acquired from the terminal device 10.

〔2.端末装置の構成〕
次に、図2を用いて、第1の実施形態に係る端末装置10の構成について説明する。図2は、第1の実施形態に係る端末装置10の構成例を示す図である。図2に示すように、端末装置10は、通信部11と、第1センサ111と、第2センサ112と、入力部12と、出力部13と、記憶部14と、制御部15とを有する。
[2. Configuration of terminal device]
Next, the configuration of the terminal device 10 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the terminal device 10 according to the first embodiment. As shown in FIG. 2, the terminal device 10 includes a communication unit 11, a first sensor 111, a second sensor 112, an input unit 12, an output unit 13, a storage unit 14, and a control unit 15. ..

(通信部11)
通信部11は、例えば、通信回路等によって実現される。そして、通信部11は、図示しない所定の通信網と有線または無線で接続され、外部の情報処理装置との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 11)
The communication unit 11 is realized by, for example, a communication circuit or the like. The communication unit 11 is connected to a predetermined communication network (not shown) in a wired or wireless manner, and transmits/receives information to/from an external information processing device.

(第1センサ111)
第1センサ111は、所定の事象の発生の検知に用いる第1情報を検知する。例えば、第1センサ111は、端末装置10外からの情報から第1情報を検知する。例えば、第1センサ111は、GPSセンサによって実現される。なお、第1センサ111は、複数であってもよい。なお、第1情報がセンサ以外により取得される場合、端末装置10は、第1センサ111を有しなくてもよい。例えば、端末装置10は、カメラ機能により撮像された画像情報を第1情報とする場合、第1センサ111に代えてカメラ(撮像部)を有してもよい。
(First sensor 111)
The first sensor 111 detects first information used for detecting occurrence of a predetermined event. For example, the first sensor 111 detects the first information from the information from outside the terminal device 10. For example, the first sensor 111 is realized by a GPS sensor. Note that the first sensor 111 may be plural. In addition, when the first information is acquired by a device other than the sensor, the terminal device 10 may not include the first sensor 111. For example, the terminal device 10 may have a camera (imaging unit) instead of the first sensor 111 when the image information captured by the camera function is the first information.

(第2センサ112)
第2センサ112は、第2情報を検知する。例えば、第2情報を検知する。第1情報よりも高い頻度(短い間隔)で検知される情報であって、所定の事象に関する変化の検知に用いる情報である第2情報を検知する。例えば、第2センサ112は、端末装置10外からの情報から第2情報を検知する。図2では、第2センサ112は、照度センサによって実現される。なお、第2センサ112は、第1情報よりも高い頻度で第2情報を検知(検知)するセンサであれば、どのようなセンサであってもよい。例えば、第2センサ112は、温度センサ、湿度センサ、心拍(脈拍)センサ、加速度センサ、発汗センサ、呼気(ガス)センサ、マイク、ビーコン等によって実現されてもよい。また、第2センサ112は、複数であってもよい。なお、第2情報がセンサ以外により取得される場合、端末装置10は、第2センサ112を有しなくてもよい。例えば、端末装置10は、入力部12により受け付けられた入力情報を第2情報とする場合、第2センサ112を有しなくてもよい。なお、第1センサ111と第2センサ112とは、検知する頻度(間隔)の差異による概念的な区別を示しており、どのようなセンサが第1センサ111や第2センサ112とされてもよい。例えば第2センサ112がGPSセンサであってもよい。
(Second sensor 112)
The second sensor 112 detects the second information. For example, the second information is detected. The second information, which is information detected at a higher frequency (shorter interval) than the first information and is used for detecting a change related to a predetermined event, is detected. For example, the second sensor 112 detects the second information from the information from outside the terminal device 10. In FIG. 2, the second sensor 112 is realized by an illuminance sensor. The second sensor 112 may be any sensor as long as it detects (detects) the second information at a frequency higher than that of the first information. For example, the second sensor 112 may be realized by a temperature sensor, a humidity sensor, a heartbeat (pulse) sensor, an acceleration sensor, a perspiration sensor, an exhalation (gas) sensor, a microphone, a beacon, or the like. Further, the second sensor 112 may be plural. In addition, when the second information is acquired by a device other than the sensor, the terminal device 10 may not have the second sensor 112. For example, the terminal device 10 does not need to include the second sensor 112 when the input information received by the input unit 12 is the second information. It should be noted that the first sensor 111 and the second sensor 112 show a conceptual distinction based on the difference in the detection frequency (interval), and whatever sensor is the first sensor 111 or the second sensor 112. Good. For example, the second sensor 112 may be a GPS sensor.

(入力部12)
入力部12は、ユーザから各種操作が入力される。例えば、入力部12は、タッチパネル機能により表示面(例えば出力部13)を介してユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部12は、端末装置10に設けられたボタンや、端末装置10に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。
(Input unit 12)
Various operations are input from the user to the input unit 12. For example, the input unit 12 may receive various operations from the user via the display surface (for example, the output unit 13) by the touch panel function. Further, the input unit 12 may receive various operations from buttons provided on the terminal device 10 or a keyboard or a mouse connected to the terminal device 10.

(出力部13)
出力部13は、例えば液晶ディスプレイや有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。
(Output unit 13)
The output unit 13 is a display screen of a tablet terminal or the like realized by, for example, a liquid crystal display or an organic EL (Electro-Luminescence) display, and is a display device for displaying various kinds of information.

(記憶部14)
記憶部14は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部14は、例えば、端末装置10にインストールされているアプリケーションに関する情報、例えばプログラム等を記憶する。
(Storage unit 14)
The storage unit 14 is realized by a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory (Flash Memory), or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 14 stores, for example, information about applications installed in the terminal device 10, such as programs.

(第1情報記憶部141)
第1の実施形態に係る第1情報記憶部141は、第1情報を記憶する。例えば、第1情報記憶部141は、第1センサ111により検知された第1情報を記憶する。図3には、第1情報記憶部141に記憶される第1情報の一例を示す。図3に示すように、第1情報記憶部141は、第1情報として、「第1情報ID」、「検知時刻」、「精度」、「位置情報」、「変化」・・・といった項目を有する。
(First information storage unit 141)
The first information storage unit 141 according to the first embodiment stores the first information. For example, the first information storage unit 141 stores the first information detected by the first sensor 111. FIG. 3 shows an example of the first information stored in the first information storage unit 141. As illustrated in FIG. 3, the first information storage unit 141 includes items such as “first information ID”, “detection time”, “accuracy”, “positional information”, “change”... As the first information. Have.

「第1情報ID」は、第1情報を識別するための識別情報を示す。「検知時刻」は、対応する第1情報IDにより識別される第1情報が検知された時刻を示す。また、「精度」は、対応する第1情報IDにより識別される第1情報が検知した際のGPS精度を示す。「位置情報」は、対応する第1情報IDにより識別される第1情報に対応する位置情報を示す。また、「変化」は、対応する第1情報IDにより識別される第1情報により第1情報の変化があったかを示す。 The “first information ID” indicates identification information for identifying the first information. The “detection time” indicates the time when the first information identified by the corresponding first information ID is detected. The "accuracy" indicates the GPS accuracy when the first information identified by the corresponding first information ID is detected. “Position information” indicates the position information corresponding to the first information identified by the corresponding first information ID. Further, “change” indicates whether the first information is changed by the first information identified by the corresponding first information ID.

例えば、図3に示す例において、第1情報ID「FD11」により識別される第1情報(図1中の「第1情報FD11」に対応)は、検知時刻「t11」に検知されたことを示す。また、第1情報ID「FD11」により識別される第1情報の「精度」は、GPS精度「高」であることを示す。また、第1情報ID「FD11」により識別される第1情報に対応する位置情報は、「DL11」であることを示す。また、第1情報ID「FD11」により識別される第1情報においては、第1情報の変化はなかったことを示す。 For example, in the example shown in FIG. 3, the first information identified by the first information ID “FD11” (corresponding to “first information FD11” in FIG. 1) is detected at the detection time “t11”. Show. The “accuracy” of the first information identified by the first information ID “FD11” indicates that the GPS accuracy is “high”. Also, the position information corresponding to the first information identified by the first information ID “FD11” is “DL11”. The first information identified by the first information ID “FD11” indicates that the first information has not changed.

また、例えば、図3に示す例において、第1情報ID「FD13」により識別される第1情報(図1中の「第1情報FD13」に対応)は、検知時刻「t13」に検知されたことを示す。また、第1情報ID「FD13」により識別される第1情報の「精度」は、GPS精度「低」であることを示す。また、第1情報ID「FD13」により識別される第1情報に対応する位置情報は、「DL13」であることを示す。また、第1情報ID「FD13」により識別される第1情報においては、第1情報の変化はあったことを示す。 Further, for example, in the example shown in FIG. 3, the first information identified by the first information ID “FD13” (corresponding to “first information FD13” in FIG. 1) is detected at detection time “t13”. Indicates that. The "accuracy" of the first information identified by the first information ID "FD13" indicates that the GPS accuracy is "low". Also, the position information corresponding to the first information identified by the first information ID “FD13” is “DL13”. The first information identified by the first information ID “FD13” indicates that the first information has changed.

なお、第1情報記憶部141は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、第1情報記憶部141は、精度に関する具体的な数値を記憶してもよい。 The first information storage unit 141 is not limited to the above, and may store various information according to the purpose. For example, the first information storage unit 141 may store a specific numerical value regarding accuracy.

(第2情報記憶部142)
第1の実施形態に係る第2情報記憶部142は、第2情報を記憶する。例えば、第2情報記憶部142は、第2センサ112により検知された第2情報を記憶する。図4には、第2情報記憶部142に記憶される第2情報の一例を示す。図4に示すように、第2情報記憶部142は、第2情報として、「第2情報ID」、「検知時刻」、「照度」、「変化量」、「変化」・・・といった項目を有する。
(Second information storage unit 142)
The second information storage unit 142 according to the first embodiment stores the second information. For example, the second information storage unit 142 stores the second information detected by the second sensor 112. FIG. 4 shows an example of the second information stored in the second information storage unit 142. As shown in FIG. 4, the second information storage unit 142 has items such as “second information ID”, “detection time”, “illuminance”, “change amount”, “change”... As the second information. Have.

「第2情報ID」は、第2情報を識別するための識別情報を示す。「検知時刻」は、対応する第2情報IDにより識別される第2情報が検知された時刻を示す。また、「照度」は、対応する第2情報IDにより識別される第2情報である照度の値を示す。「変化量」は、対応する第2情報IDにより識別される第2情報における変化量を示す。例えば、「変化量」は、対応する第2情報IDにより識別される第2情報の直前に検知された第2情報SDからの変化量を示す。例えば、第2情報ID「SD122」により識別される第2情報における変化量は、第2情報ID「SD122」により識別される第2情報の検知された第2情報ID「SD12」により識別される第2情報の照度「IL12」と、第2情報ID「SD122」により識別される第2情報の照度「IL12」との差分「0」となる。また、「変化」は、対応する第2情報IDにより識別される第2情報により第2情報の変化があったかを示す。 The “second information ID” indicates identification information for identifying the second information. The “detection time” indicates the time when the second information identified by the corresponding second information ID is detected. The “illuminance” indicates the value of the illuminance that is the second information identified by the corresponding second information ID. The “change amount” indicates the change amount in the second information identified by the corresponding second information ID. For example, the “change amount” indicates the change amount from the second information SD detected immediately before the second information identified by the corresponding second information ID. For example, the amount of change in the second information identified by the second information ID “SD122” is identified by the detected second information ID “SD12” of the second information identified by the second information ID “SD122”. The difference between the illuminance “IL12” of the second information and the illuminance “IL12” of the second information identified by the second information ID “SD122” is “0”. Further, "change" indicates whether or not the second information is changed by the second information identified by the corresponding second information ID.

例えば、図4に示す例において、第2情報ID「SD1」により識別される第2情報(図1中の「第2情報SD1」に対応)は、検知時刻「t11」に検知されたことを示す。また、第2情報ID「SD1」により識別される第2情報の「照度」は、「IL1」であることを示す。また、第2情報ID「SD1」により識別される第2情報における変化量は、「AM1」であることを示す。また、第2情報ID「SD1」により識別される第2情報においては、第2情報の変化はなかったことを示す。 For example, in the example shown in FIG. 4, the second information identified by the second information ID “SD1” (corresponding to the “second information SD1” in FIG. 1) is detected at the detection time “t11”. Show. The "illuminance" of the second information identified by the second information ID "SD1" is "IL1". In addition, the amount of change in the second information identified by the second information ID “SD1” is “AM1”. The second information identified by the second information ID “SD1” indicates that the second information has not changed.

また、例えば、図4に示す例において、第2情報ID「SD11」により識別される第2情報(図1中の「第2情報SD11」に対応)は、検知時刻「t111」に検知されたことを示す。また、第2情報ID「SD11」により識別される第2情報の「照度」は、「IL11」であることを示す。また、第2情報ID「SD11」により識別される第2情報における変化量は、「AM11」であることを示す。また、第2情報ID「SD11」により識別される第2情報においては、第2情報の変化があったことを示す。 Further, for example, in the example shown in FIG. 4, the second information identified by the second information ID “SD11” (corresponding to the “second information SD11” in FIG. 1) is detected at the detection time “t111”. Indicates that. The "illuminance" of the second information identified by the second information ID "SD11" is "IL11". Also, it indicates that the amount of change in the second information identified by the second information ID “SD11” is “AM11”. The second information identified by the second information ID “SD11” indicates that the second information has changed.

なお、第2情報記憶部142は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。 The second information storage unit 142 is not limited to the above, and may store various information according to the purpose.

(制御部15)
制御部15は、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、端末装置10内部の記憶部14などの記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムは、推定処理を行うアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部15は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
(Control unit 15)
In the control unit 15, for example, a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), or the like executes various programs stored in a storage device such as the storage unit 14 inside the terminal device 10 using the RAM as a work area. It is realized by For example, the various programs include an application program that performs estimation processing. Further, the control unit 15 is realized by, for example, an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).

図2に示すように、制御部15は、取得部151と、推定部152と、送信部153と、表示部154とを有し、以下に説明する推定処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部15の内部構成は、図2に示した構成に限られず、後述する推定処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部15が有する各処理部の接続関係は、図2に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。 As shown in FIG. 2, the control unit 15 includes an acquisition unit 151, an estimation unit 152, a transmission unit 153, and a display unit 154, and realizes or executes the functions and actions of the estimation process described below. .. Note that the internal configuration of the control unit 15 is not limited to the configuration shown in FIG. Further, the connection relationship between the processing units included in the control unit 15 is not limited to the connection relationship illustrated in FIG. 2 and may be another connection relationship.

(取得部151)
取得部151は、第1情報と、前記第1情報よりも高い頻度で検知される第2情報とを取得する。例えば、取得部151は、所定の事象の検知に用いる第1情報と、第1情報よりも高い頻度で検知される情報であって、所定の事象に関する変化の検知に用いる情報である第2情報とを取得する。例えば、取得部151は、所定の事象に対する検知精度が第2情報により高い第1情報を取得する。また、例えば、取得部151は、所定のセンサにより検知された第1情報と、所定のセンサ以外のセンサにより検知された第2情報を取得する。例えば、取得部151は、GPSセンサにより検知された位置情報の精度を示す第1情報と、GPSセンサ以外のセンサにより検知された第2情報とを取得する。例えば、取得部151は、第1センサ111から第1情報を取得する。また、例えば、取得部151は、第2センサ112から第2情報を取得する。例えば、取得部151は、第1センサ111から取得した第1情報を第1情報記憶部141に格納してもよい。また、例えば、取得部151は、第2センサ112から取得した第2情報を第2情報記憶部142に格納してもよい。また、取得部151は、外部の情報処理装置から種々の情報を取得してもよい。例えば、取得部151は、外部の情報処理装置から第1情報を取得してもよい。また、例えば、取得部151は、外部の情報処理装置から第2情報を取得してもよい。
(Acquisition unit 151)
The acquisition unit 151 acquires the first information and the second information that is detected more frequently than the first information. For example, the acquisition unit 151 is the first information used to detect a predetermined event and the second information that is information that is detected at a higher frequency than the first information and that is used to detect a change related to the predetermined event. And get. For example, the acquisition unit 151 acquires the first information having a higher detection accuracy for the predetermined event than the second information. Further, for example, the acquisition unit 151 acquires the first information detected by the predetermined sensor and the second information detected by the sensor other than the predetermined sensor. For example, the acquisition unit 151 acquires the first information indicating the accuracy of the position information detected by the GPS sensor and the second information detected by the sensor other than the GPS sensor. For example, the acquisition unit 151 acquires the first information from the first sensor 111. Further, for example, the acquisition unit 151 acquires the second information from the second sensor 112. For example, the acquisition unit 151 may store the first information acquired from the first sensor 111 in the first information storage unit 141. Further, for example, the acquisition unit 151 may store the second information acquired from the second sensor 112 in the second information storage unit 142. Further, the acquisition unit 151 may acquire various information from an external information processing device. For example, the acquisition unit 151 may acquire the first information from an external information processing device. Further, for example, the acquisition unit 151 may acquire the second information from an external information processing device.

また、取得部151は、所定の事象の検知に用いる複数種類の第2情報を取得する。例えば、取得部151は、所定の事象に関する変化の検知に用いる複数種類の第2情報を取得してもよい。例えば、取得部151は、ユーザが屋外から屋内への移動の検知に用いる複数種類の第2情報を複数の第2センサ112から取得してもよい。この場合、端末装置10は、複数種類の第2センサ112を有する。 The acquisition unit 151 also acquires a plurality of types of second information used for detecting a predetermined event. For example, the acquisition unit 151 may acquire a plurality of types of second information used to detect a change regarding a predetermined event. For example, the acquisition unit 151 may acquire, from the plurality of second sensors 112, a plurality of types of second information used by the user to detect the movement from the outdoor to the indoor. In this case, the terminal device 10 has a plurality of types of second sensors 112.

(推定部152)
推定部152は、第1情報と第2情報とに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定する。具体的には、推定部152は、第1情報に基づいて所定の事象の発生を推定し、第2情報に基づいて所定の事象が生じたタイミングを推定する。図1では、推定部152は、所定の事象が生じたタイミングとして、端末装置10を所有するユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを、第1情報と第2情報とを用いて推定する。
(Estimation unit 152)
The estimation unit 152 estimates the timing at which a predetermined event has occurred, based on the first information and the second information. Specifically, the estimation unit 152 estimates the occurrence of the predetermined event based on the first information, and estimates the timing at which the predetermined event occurred based on the second information. In FIG. 1, the estimation unit 152 estimates, as the timing at which a predetermined event has occurred, the timing at which the user who owns the terminal device 10 moves from the outdoor to the indoor, using the first information and the second information.

また、推定部152は、第1情報により所定の事象が検知されたタイミング以前において、第2情報により所定の事象が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。例えば、推定部152は、第1情報により所定の事象が検知されたタイミング以前において、第2情報により所定の事象に関する変化が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。例えば、推定部152は、第1情報によりユーザが屋外から屋内へ移動したと検知されたタイミング以前において、第2情報によりユーザが屋外から屋内への移動が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。図1では、推定部152は、第1情報によりユーザが屋外から屋内へ移動したと検知されたタイミングである時刻t13以前において、第2情報によりユーザが屋外から屋内への移動が検知されたタイミングである時刻t121をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定する。 Further, the estimation unit 152 estimates the timing at which the predetermined event is detected by the second information before the timing at which the predetermined event is detected by the first information as the timing at which the predetermined event occurs. For example, the estimation unit 152 estimates the timing at which a change related to the predetermined event is detected by the second information before the timing at which the predetermined event is detected by the first information, as the timing at which the predetermined event occurs. For example, the estimation unit 152 causes a predetermined event to occur at a timing at which the user has detected the movement from the outdoor to the indoor by the second information before the timing at which the user has detected the movement from the outdoor to the indoor by the first information. It is estimated as the timing. In FIG. 1, the estimation unit 152 uses the second information to detect the movement of the user from the outdoors to the indoors before time t13, which is the timing to detect the movement of the user from the outdoors to the indoors according to the first information. The time t121 is estimated to be the time when the user moves from the outdoor to the indoor.

また、推定部152は、第1情報により所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、第2情報により所定の事象が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。例えば、推定部152は、第1情報により所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、第2情報により所定の事象に関する変化が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。例えば、推定部152は、第1情報によりユーザが屋外から屋内へ移動したと検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、第2情報によりユーザが屋外から屋内への移動に関する変化が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。図1では、推定部152は、第1情報によりユーザが屋外から屋内へ移動したと検知されたタイミングである時刻t13と当該タイミング以前の検知タイミングである時刻t12との間において、第2情報によりユーザが屋外から屋内への移動に関する変化が検知されたタイミングである時刻t121をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定する。 Further, the estimation unit 152 generates a predetermined event at a timing at which the predetermined event is detected by the second information between the timing at which the predetermined event is detected by the first information and the detection timing before the timing. Estimate as timing. For example, the estimation unit 152 sets the timing at which the change related to the predetermined event is detected by the second information as the predetermined event between the timing at which the predetermined event is detected by the first information and the detection timing before the timing. It is estimated as the timing that occurred. For example, the estimation unit 152 uses the second information to change the movement of the user from the outdoor to the indoor between the timing at which the user detects that the user has moved from the outdoor to the indoor based on the first information and the detection timing before the timing. The timing at which is detected is estimated as the timing at which a predetermined event has occurred. In FIG. 1, the estimation unit 152 uses the second information between the time t13, which is the timing at which the user detects that the user has moved from the outdoor to the indoor, and the time t12, which is the detection timing before the timing, according to the first information. The time t121, which is the timing at which the change in the movement of the user from the outdoor to the indoor is detected, is estimated to be the time of the movement of the user from the outdoor to the indoor.

推定部152は、第1情報により所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、第2情報により所定の事象が検知されたタイミングのうち、第2情報の変化の大きさに基づいて選択されるタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。また、推定部152は、所定の事象が生じたタイミングにおける第2情報を用いた学習により、所定の事象が生じたタイミングを推定してもよい。この場合、推定部152は、所定の事象が生じたタイミングにおける第2情報を用いた学習結果に基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定してもよい。例えば、推定部152は、第2情報により所定の事象が生じたと推定されたタイミング以前における第2情報の変化のパターンを学習することにより生成したモデルを用いて、所定の事象が生じたタイミングを推定してもよい。 The estimation unit 152 detects a change in the second information at the timing at which the predetermined event is detected by the second information between the timing at which the predetermined event is detected by the first information and the detection timing before the timing. The timing selected based on the size is estimated as the timing at which a predetermined event occurs. In addition, the estimation unit 152 may estimate the timing at which the predetermined event has occurred by learning using the second information at the timing at which the predetermined event has occurred. In this case, the estimation unit 152 may estimate the timing at which the predetermined event has occurred, based on the learning result using the second information at the timing at which the predetermined event has occurred. For example, the estimation unit 152 uses the model generated by learning the pattern of change in the second information before the timing at which the predetermined event is estimated to occur due to the second information, to determine the timing at which the predetermined event occurs. It may be estimated.

また、推定部152は、第2情報により所定の事象が検知された場合に、第1情報を検知するセンサに第1情報を検知させてもよい。例えば、推定部152は、第2情報により所定の事象が検知された場合に、第1情報を検知する第1センサ111に第1情報を検知させてもよい。 In addition, the estimation unit 152 may cause a sensor that detects the first information to detect the first information when a predetermined event is detected from the second information. For example, the estimation unit 152 may cause the first sensor 111 that detects the first information to detect the first information when a predetermined event is detected from the second information.

また、推定部152は、複数種類の第2情報のうち、所定数以上の第2情報により所定の事象が検知されたタイミングに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定してもよい。また、推定部152は、複数種類の第2情報の各々により所定の事象が検知された複数のタイミングのうち、第2情報の変化の大きさに基づいて選択されるタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定してもよい。また、推定部152は、複数種類の第2情報の各々の重みと変化の大きさとに基づいて選択されるタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定してもよい。例えば、推定部152は、複数種類の第2情報の各々の重みと変化の大きさとを乗じて算出されるスコアに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定してもよい。また、例えば、推定部152は、複数種類の第2情報の各々の重みと変化の大きさとを乗じて算出されるスコアの合計が所定の閾値以上になったタイミングを、所定の事象が生じたタイミングとして推定してもよい。なお、これらの点についての詳細は後述する。 In addition, the estimation unit 152 may estimate the timing at which the predetermined event occurs based on the timing at which the predetermined event is detected by a predetermined number or more of the second information among the plurality of types of second information. Further, the estimation unit 152 causes the predetermined event to occur at a timing selected based on the magnitude of change in the second information among the plurality of timings at which the predetermined event is detected by each of the plurality of types of second information. It may be estimated as the timing. In addition, the estimation unit 152 may estimate the timing selected based on the weight of each of the plurality of types of second information and the magnitude of change as the timing at which a predetermined event has occurred. For example, the estimation unit 152 may estimate the timing at which a predetermined event has occurred, based on the score calculated by multiplying the weight of each of the plurality of types of second information and the magnitude of change. In addition, for example, the estimation unit 152 causes a predetermined event at a timing when the total score calculated by multiplying the weight of each of the plurality of types of second information and the magnitude of change is equal to or greater than a predetermined threshold value. It may be estimated as timing. The details of these points will be described later.

(送信部153)
送信部153は、外部の情報処理装置へ種々の情報を送信する。送信部153は、入力部12により入力されたユーザ操作に従って、外部の情報処理装置へ種々の情報を送信してもよい。また、送信部153は、推定部152により推定された所定の事象が生じたタイミングに関する情報を外部の情報処理装置へ送信してもよい。
(Transmission unit 153)
The transmission unit 153 transmits various information to an external information processing device. The transmission unit 153 may transmit various information to an external information processing device according to a user operation input by the input unit 12. Further, the transmission unit 153 may transmit information regarding the timing at which the predetermined event estimated by the estimation unit 152 occurs to an external information processing device.

(表示部154)
表示部154は、出力部13を介して各種情報を表示する。例えば、表示部154は、推定処理を行うかどうかをユーザに確認する画面を表示してもよい。また、例えば、表示部154は、推定部152により推定された所定の事象が生じたタイミングに関する情報を外部の情報処理装置へ送信してよいかをユーザに確認する画面を表示してもよい。
(Display unit 154)
The display unit 154 displays various information via the output unit 13. For example, the display unit 154 may display a screen asking the user whether to perform the estimation process. Further, for example, the display unit 154 may display a screen for confirming to the user whether or not the information regarding the timing at which the predetermined event estimated by the estimation unit 152 may be transmitted to the external information processing device.

なお、上述した制御部15による推定処理等の処理は、所定のアプリケーションにより行われる場合、制御部15の各部は、例えば、所定のアプリケーションにより実現されてもよい。例えば、制御部15による推定処理等の処理は、外部の情報処理装置から受信した制御情報により実現されてもよい。また、端末装置10が推定処理を行う専用装置である場合、端末装置10は、入力部12や出力部13や表示部154を有しなくもよい。 In addition, when the processing such as the estimation processing by the control unit 15 described above is performed by a predetermined application, each unit of the control unit 15 may be realized by a predetermined application, for example. For example, processing such as estimation processing by the control unit 15 may be realized by control information received from an external information processing device. When the terminal device 10 is a dedicated device for performing the estimation process, the terminal device 10 does not have to include the input unit 12, the output unit 13, and the display unit 154.

〔3.推定処理のフロー〕
次に、図5を用いて、第1の実施形態に係る端末装置10による推定処理の手順について説明する。図5は、第1の実施形態に係る端末装置10による推定処理手順を示すフローチャートである。
[3. Estimation process flow)
Next, the procedure of the estimation process performed by the terminal device 10 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a flowchart showing an estimation processing procedure by the terminal device 10 according to the first embodiment.

図5に示すように、端末装置10は、第1情報に変化があるかを判定する(ステップS101)。例えば、端末装置10は、第1センサ111により検知された第1情報に変化が有るかを判定する。そして、端末装置10は、第1情報に変化がない場合(ステップS101:No)、ステップS101の処理を繰り返す。 As shown in FIG. 5, the terminal device 10 determines whether the first information has changed (step S101). For example, the terminal device 10 determines whether there is a change in the first information detected by the first sensor 111. Then, when there is no change in the first information (step S101: No), the terminal device 10 repeats the process of step S101.

一方、端末装置10は、第1情報に変化があった場合(ステップS101:Yes)、変化有の第1情報の検知時刻以前に変化が検知された第2情報を特定する(ステップS102)。つまり、端末装置10は、第1情報に変化があった場合、所定の事象が発生した、すなわちユーザが屋外から屋内へ移動したと推定する。図1では、端末装置10は、第1情報によりユーザが屋外から屋内へ移動したと検知された時刻t13以前において、第2情報によりユーザが屋外から屋内への移動に関する変化が検知された第2情報を特定する。 On the other hand, when there is a change in the first information (step S101: Yes), the terminal device 10 identifies the second information in which the change is detected before the detection time of the changed first information (step S102). That is, when there is a change in the first information, the terminal device 10 estimates that a predetermined event has occurred, that is, the user has moved from outdoors to indoors. In FIG. 1, in the terminal device 10, before the time t13 when it is detected that the user has moved from the outdoor to the indoor by the first information, the second information is detected by the second information that the change related to the movement of the user from the outdoor to the indoor is detected. Identify the information.

その後、端末装置10は、変化有の第2情報の検知時刻をユーザが屋内へ移動した時刻と推定する(ステップS103)。図1では、端末装置10は、変化があった第2情報が検知された時刻t121を屋内へ移動した時刻と推定する。 After that, the terminal device 10 estimates that the detection time of the changed second information is the time when the user moves indoors (step S103). In FIG. 1, the terminal device 10 estimates that the time t121 at which the changed second information is detected is the time at which the terminal device 10 moves indoors.

〔4.変形例〕
上述した第1の実施形態に係る端末装置10は、上記の推定処理に限らず、種々の情報や条件に基づいて推定処理を行ってもよい。そこで、以下では、端末装置10の他の推定処理について説明する。
[4. Modification example)
The terminal device 10 according to the first embodiment described above is not limited to the above estimation process, and may perform the estimation process based on various information and conditions. Therefore, other estimation processing of the terminal device 10 will be described below.

〔4−1.第2情報の値に基づく推定処理〕
図1では、第1情報による検知タイミングである時刻t13と当該タイミング以前の検知タイミングである時刻t12との間において、時刻t121において1度だけ第2情報によりユーザが屋外から屋内への移動に関する変化が検知されたタイミングである場合を示した。しかしながら、例えば、端末装置10は、第1情報による検知タイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間(以下、「第1期間」とする場合がある)において、第2情報によりユーザが屋外から屋内への移動に関する変化が複数回検知された場合、第2情報の値に基づいて推定処理を行ってもよい。この点について、図6を用いて説明する。図6は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。なお、図6では、点線で図示された第1情報FD(例えば、第1情報FD23)は、変化が検知された第1情報FDを示し、実線で図示された第1情報FD(例えば、第1情報FD21)は、変化が検知されなかった第1情報FDを示す。また、図6では、点線で図示された第2情報SD(例えば、第2情報SD21)は、変化が検知された第2情報SDを示し、実線で図示された第2情報SDは、変化が検知されなかった第2情報SDを示す。
[4-1. Estimation processing based on the value of the second information]
In FIG. 1, between the time t13, which is the detection timing based on the first information, and the time t12, which is the detection timing before the timing, a change related to the movement of the user from the outdoor to the indoor by the second information only once at the time t121. This is the case when is the timing when was detected. However, for example, the terminal device 10 allows the user to use the second information from the outdoors to the indoor space between the detection timing based on the first information and the detection timing before the timing (hereinafter, may be referred to as “first period”). When a change related to movement to is detected multiple times, the estimation process may be performed based on the value of the second information. This point will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the estimation process according to the modification. In FIG. 6, the first information FD illustrated by a dotted line (for example, the first information FD23) indicates the first information FD in which a change is detected, and the first information FD illustrated by a solid line (for example, the first information FD23). The first information FD21) indicates the first information FD for which no change is detected. Further, in FIG. 6, the second information SD (for example, the second information SD21) shown by the dotted line shows the second information SD in which the change is detected, and the second information SD shown by the solid line shows the change. The second information SD that is not detected is shown.

図6では、時刻t21において、第1センサ111により第1情報FD21が検知される。なお、第1情報FD21〜FD24を区別しない場合は、第1情報FDとする場合がある。また、第2情報SD21、SD22を区別しない場合は、第2情報SDとする場合がある。また、図1における第1情報FDや第2情報SDは、時刻tにおける検知タイミングを示すものであり、第1情報FDの長さや第2情報SDの長さは、その情報の数値等を示すものではない。なお、第1情報FD21は、GPS精度「高」であるため、端末装置10は、時刻t21において、第1情報FDの変化なしとする。 In FIG. 6, the first sensor 111 detects the first information FD21 at time t21. If the first information FD21 to FD24 are not distinguished, they may be the first information FD. When the second information SD21 and SD22 are not distinguished, they may be the second information SD. Further, the first information FD and the second information SD in FIG. 1 indicate the detection timing at the time t, and the length of the first information FD and the length of the second information SD indicate the numerical value of the information. Not a thing. Since the first information FD21 has GPS accuracy “high”, the terminal device 10 determines that the first information FD does not change at time t21.

その後、時刻t22において、第1センサ111により第1情報FD22が検知される。第1情報FD22は、GPS精度「高」であるため、端末装置10は、時刻t22において、第1情報FDの変化なしとする。 After that, at time t22, the first sensor 111 detects the first information FD22. Since the first information FD22 has the GPS accuracy “high”, the terminal device 10 determines that the first information FD does not change at time t22.

その後、時刻t22以降の時刻t221において、第2センサ112により第2情報SD21が検知される(ステップS21)。そして、端末装置10は、第2情報SD21が直前に検知された第2情報SDからの変化量が所定の閾値以上であるため、第2情報SDの変化ありとする。例えば、端末装置10は、時刻t221において第2情報SDが変化したことを示す情報を第2情報記憶部142に記憶する。なお、時刻t221における第2情報SD21の変化量を変化量AM21とする。 After that, at time t221 after time t22, the second information SD21 is detected by the second sensor 112 (step S21). Then, the terminal device 10 determines that there is a change in the second information SD21 because the amount of change in the second information SD21 from the second information SD detected immediately before is equal to or greater than a predetermined threshold value. For example, the terminal device 10 stores, in the second information storage unit 142, information indicating that the second information SD has changed at time t221. The amount of change in the second information SD21 at time t221 is referred to as the amount of change AM21.

その後、時刻t221以降の時刻t222において、第2センサ112により第2情報SD22が検知される(ステップS22)。そして、端末装置10は、第2情報SD22が直前に検知された第2情報SDからの変化量が所定の閾値以上であるため、第2情報SDの変化ありとする。例えば、端末装置10は、時刻t222において第2情報SDが変化したことを示す情報を第2情報記憶部142に記憶する。なお、時刻t222における第2情報SD22の変化量を変化量AM22とする。また、時刻t222における第2情報SD22の変化量AM22は、時刻t221における第2情報SD21の変化量AM21よりも大きいものとする。 After that, at time t222 after time t221, the second information SD22 is detected by the second sensor 112 (step S22). Then, the terminal device 10 determines that there is a change in the second information SD22 because the amount of change in the second information SD22 from the second information SD detected immediately before is equal to or greater than a predetermined threshold value. For example, the terminal device 10 stores information indicating that the second information SD has changed at the time t222 in the second information storage unit 142. The amount of change in the second information SD22 at time t222 is referred to as the amount of change AM22. Further, it is assumed that the change amount AM22 of the second information SD22 at time t222 is larger than the change amount AM21 of the second information SD21 at time t221.

その後、時刻t222以降の時刻t23において、第1センサ111により第1情報FD23が検知される。第1情報FD23は、GPS精度「低」であるため、端末装置10は、時刻t23において、第1情報FDの変化ありとする。具体的には、端末装置10は、第1情報FD22のGPS精度「高」から第1情報FD23のGPS精度「低」へ第1情報FDが変化しているため、時刻t23において、第1情報FDの変化ありとする。そのため、端末装置10は、時刻t23において、屋外から屋内への移動を検知したとする(ステップS23)。 After that, at time t23 after time t222, the first information FD23 is detected by the first sensor 111. Since the first information FD23 has a GPS accuracy of “low”, the terminal device 10 determines that the first information FD has changed at time t23. Specifically, in the terminal device 10, since the first information FD changes from the GPS accuracy “high” of the first information FD22 to the GPS accuracy “low” of the first information FD23, the first information FD at time t23. It is assumed that there is a change in FD. Therefore, it is assumed that the terminal device 10 detects the movement from the outdoor to the indoor at time t23 (step S23).

そして、端末装置10は、時刻t23までにユーザが屋外から屋内へ移動したとして、その移動タイミングを時刻t23以前において検知された第2情報SDを用いて行う。すなわち、端末装置10は、時刻t23以前のいつの時点でユーザが屋外から屋内へ移動したかについて推定する遡及推定を行う(ステップS24)。 Then, the terminal device 10, assuming that the user has moved from the outdoor to the indoor by the time t23, performs the movement timing by using the second information SD detected before the time t23. That is, the terminal device 10 performs retrospective estimation for estimating when the user moved from the outdoor to the indoor before the time t23 (step S24).

上述したように、第2情報SD22において変化があったとされた2つの第2情報SD21、SD22のうち、時刻t222における第2情報SD22の変化量AM22は、時刻t221における第2情報SD21の変化量AM21よりも大きい。そのため、図6の例では、端末装置10は、より変化量の大きい変化量AM22である第2情報SD22が検知された時刻t222をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定する(ステップS25)。これにより、端末装置10は、第1期間内において第2情報SD22において変化があったとされるタイミングが複数あった場合であっても、適切にユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを推定することが可能となる。 As described above, the change amount AM22 of the second information SD22 at the time t222 of the two second information SD21 and SD22 determined to have changed in the second information SD22 is the change amount of the second information SD21 at the time t221. Larger than AM21. Therefore, in the example of FIG. 6, the terminal device 10 estimates the time t222 when the second information SD22, which is the change amount AM22 having a larger change amount, is detected as the time when the user moves from the outdoor to the indoor (step S25). .. Accordingly, the terminal device 10 appropriately estimates the timing at which the user moves from the outdoor to the indoor even when there are a plurality of timings in which the second information SD22 is changed in the first period. Is possible.

その後、時刻t24において、第1センサ111により第1情報FD24が検知される。第1情報FD24は、GPS精度「低」であるため、端末装置10は、時刻t24において、第1情報FDの変化なしとする。 After that, at time t24, the first sensor 111 detects the first information FD24. Since the first information FD24 has a GPS accuracy of “low”, the terminal device 10 determines that the first information FD does not change at time t24.

〔4−2.複数種類の第2情報に基づく推定処理〕
上述した例では、1つの第2情報に基づく推定処理の例を示したが、端末装置10は、複数種類の第2情報に基づく推定処理を行ってもよい。この点について、図7を用いて説明する。図7は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。なお、この場合、端末装置10は、複数の第2センサを有する。図7では、端末装置10は、第2センサAと第2センサBとの2つの第2センサを有する場合を例に説明する。例えば、第2センサAは、照度センサであり、第2センサBは、温度センサであってもよい。また、例えば、第2情報Aは、照度であり、第2情報Bは、温度であってもよい。なお、図7では、点線で図示された第1情報FD(例えば、第1情報FD33)は、変化が検知された第1情報FDを示し、実線で図示された第1情報FD(例えば、第1情報FD31)は、変化が検知されなかった第1情報FDを示す。また、図7では、点線で図示された第2情報SD(例えば、第2情報SD31)は、変化が検知された第2情報SDを示し、実線で図示された第2情報SDは、変化が検知されなかった第2情報SDを示す。
[4-2. Estimation processing based on a plurality of types of second information]
Although the example of the estimation process based on one piece of second information has been shown in the above-described example, the terminal device 10 may perform the estimation process based on a plurality of types of second information. This point will be described with reference to FIG. 7. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the estimation process according to the modification. In this case, the terminal device 10 has a plurality of second sensors. In FIG. 7, the case where the terminal device 10 has two second sensors, that is, the second sensor A and the second sensor B will be described as an example. For example, the second sensor A may be an illuminance sensor and the second sensor B may be a temperature sensor. Further, for example, the second information A may be the illuminance and the second information B may be the temperature. In addition, in FIG. 7, the first information FD illustrated by a dotted line (for example, the first information FD33) indicates the first information FD in which a change is detected, and the first information FD illustrated by a solid line (for example, the first information FD33). The first information FD31) indicates the first information FD for which no change is detected. Further, in FIG. 7, the second information SD (for example, the second information SD31) illustrated by the dotted line indicates the second information SD in which the change is detected, and the second information SD illustrated by the solid line indicates the change. The second information SD that is not detected is shown.

図7では、時刻t31において、第1センサ111により第1情報FD31が検知される。なお、第1情報FD31〜FD34を区別しない場合は、第1情報FDとする場合がある。また、第2情報SD31、SD32を区別しない場合は、第2情報SDとする場合がある。また、図1における第1情報FDや第2情報SDは、時刻tにおける検知タイミングを示すものであり、第1情報FDの長さや第2情報SDの長さは、その情報の数値等を示すものではない。なお、第1情報FD31は、GPS精度「高」であるため、端末装置10は、時刻t31において、第1情報FDの変化なしとする。 In FIG. 7, at time t31, the first sensor 111 detects the first information FD31. When the first information FD31 to FD34 are not distinguished, they may be the first information FD. When the second information SD31 and SD32 are not distinguished, they may be the second information SD. Further, the first information FD and the second information SD in FIG. 1 indicate the detection timing at the time t, and the length of the first information FD and the length of the second information SD indicate the numerical value of the information. Not a thing. Since the first information FD31 has the GPS accuracy “high”, the terminal device 10 determines that the first information FD does not change at time t31.

その後、時刻t32において、第1センサ111により第1情報FD32が検知される。第1情報FD32は、GPS精度「高」であるため、端末装置10は、時刻t32において、第1情報FDの変化なしとする。 After that, at time t32, the first sensor 111 detects the first information FD32. Since the first information FD32 has the GPS accuracy “high”, the terminal device 10 determines that the first information FD does not change at time t32.

その後、時刻t32以降の時刻t321において、第2センサAにより第2情報Aとして第2情報SD31が検知される(ステップS31)。そして、端末装置10は、第2情報SD31が直前に第2センサAにより検知された第2情報SDからの変化量が所定の閾値以上であるため、第2情報Aの変化ありとする。例えば、端末装置10は、時刻t321において第2情報Aが変化したことを示す情報を第2情報記憶部142に記憶する。なお、時刻t321における第2情報SD31の確度を確度AC31とする。 After that, at time t321 after time t32, the second information SD31 is detected as the second information A by the second sensor A (step S31). Then, the terminal device 10 determines that there is a change in the second information A because the amount of change in the second information SD31 from the second information SD detected by the second sensor A immediately before is equal to or greater than a predetermined threshold value. For example, the terminal device 10 stores information indicating that the second information A has changed at the time t321 in the second information storage unit 142. Note that the accuracy of the second information SD31 at time t321 is accuracy AC31.

なお、ここでいう確度は、例えば第2センサA、B毎の検知精度に基づいて決定されてもよいし、第2情報A、B毎に設定される重みと検知された変化量とに基づいて決定されてもよい。例えば、端末装置10は、複数種類の第2情報の各々の変化の大きさを所定の基準に基づいて正規化してもよい。また、例えば、端末装置10は、複数種類の第2情報の各々の重みと変化の大きさとを乗じて算出されるスコアに基づいて、第2情報の各々の確度を決定してもよい。また、例えば、第2情報毎に設定される重みは、推定対象との相性に応じて変動してもよい。例えば、推定対象が屋外から屋内への移動である場合、温度センサの重みを血圧センサの重みよりも大きくしてもよい。 The accuracy here may be determined based on, for example, the detection accuracy of each of the second sensors A and B, or based on the weight set for each of the second information A and B and the detected change amount. May be determined by For example, the terminal device 10 may normalize the magnitude of each change in the plurality of types of second information based on a predetermined reference. Further, for example, the terminal device 10 may determine the accuracy of each piece of the second information based on the score calculated by multiplying the weight of each of the plurality of types of second information and the magnitude of the change. Further, for example, the weight set for each second information may be changed according to the compatibility with the estimation target. For example, when the estimation target is the movement from the outdoor to the indoor, the weight of the temperature sensor may be larger than the weight of the blood pressure sensor.

その後、時刻t321以降の時刻t322において、第2センサBにより第2情報Bとして第2情報SD32が検知される(ステップS32)。そして、端末装置10は、第2情報SD32が直前に第2センサBにより検知された第2情報SDからの変化量が所定の閾値以上であるため、第2情報SDの変化ありとする。例えば、端末装置10は、時刻t322において第2情報Bが変化したことを示す情報を第2情報記憶部142に記憶する。なお、時刻t322における第2情報SD32の確度を確度AC32とする。また、時刻t322における第2情報SD32の確度AC32は、時刻t321における第2情報SD31の確度AC31よりも低いものとする。 After that, at time t322 after time t321, the second sensor SD detects the second information SD32 as the second information B (step S32). Then, the terminal device 10 determines that there is a change in the second information SD32 because the amount of change from the second information SD detected by the second sensor B immediately before the second information SD32 is equal to or greater than a predetermined threshold value. For example, the terminal device 10 stores, in the second information storage unit 142, information indicating that the second information B has changed at time t322. Note that the accuracy of the second information SD32 at time t322 is AC30. Further, the accuracy AC32 of the second information SD32 at time t322 is lower than the accuracy AC31 of the second information SD31 at time t321.

その後、時刻t322以降の時刻t33において、第1センサ111により第1情報FD33が検知される。第1情報FD33は、GPS精度「低」であるため、端末装置10は、時刻t33において、第1情報FDの変化ありとする。具体的には、端末装置10は、第1情報FD32のGPS精度「高」から第1情報FD33のGPS精度「低」へ第1情報FDが変化しているため、時刻t33において、第1情報FDの変化ありとする。そのため、端末装置10は、時刻t33において、屋外から屋内への移動を検知したとする(ステップS33)。 After that, at time t33 after time t322, the first information FD33 is detected by the first sensor 111. Since the first information FD33 has a GPS accuracy of “low”, the terminal device 10 determines that the first information FD has changed at time t33. Specifically, in the terminal device 10, the first information FD changes from the GPS accuracy “high” of the first information FD32 to the GPS accuracy “low” of the first information FD33, so at the time t33, the first information FD changes. It is assumed that there is a change in FD. Therefore, it is assumed that the terminal device 10 detects the movement from the outdoor to the indoor at time t33 (step S33).

そして、端末装置10は、時刻t33までにユーザが屋外から屋内へ移動したとして、その移動タイミングを時刻t33以前において検知された第2情報SDを用いて行う。すなわち、端末装置10は、時刻t33以前のいつの時点でユーザが屋外から屋内へ移動したかについて推定する遡及推定を行う(ステップS34)。 Then, the terminal device 10, assuming that the user has moved from the outdoor to the indoor by the time t33, performs the movement timing using the second information SD detected before the time t33. That is, the terminal device 10 performs retrospective estimation for estimating when the user has moved from the outdoor to the indoor before the time t33 (step S34).

上述したように、第2情報SDにおいて変化があったとされた2つの第2情報SD31、SD32のうち、時刻t322における第2情報SD32の確度AC32は、時刻t321における第2情報SD31の確度AC31よりも小さい。そのため、図7の例では、端末装置10は、より確度の高い確度AC31である第2情報SD31が検知された時刻t321をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定する(ステップS35)。これにより、端末装置10は、第1期間内において複数種類の第2センサA、Bにおいて、各々異なるタイミングで第2情報SDにおいて変化があったとされる場合であっても、適切にユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを推定することが可能となる。 As described above, the accuracy AC32 of the second information SD32 at the time t322 of the two pieces of the second information SD31 and SD32 determined to have changed in the second information SD is more accurate than the accuracy AC31 of the second information SD31 at the time t321. Is also small. Therefore, in the example of FIG. 7, the terminal device 10 estimates that the time t321 at which the second information SD31 having the higher accuracy AC31 is detected is the time at which the user moves from the outdoor to the indoor (step S35). As a result, the terminal device 10 can properly allow the user to outdoors even if it is determined that the plurality of types of the second sensors A and B have changed in the second information SD at different timings during the first period. It is possible to estimate the timing of moving from indoors to indoors.

その後、時刻t34において、第1センサ111により第1情報FD34が検知される。第1情報FD34は、GPS精度「低」であるため、端末装置10は、時刻t34において、第1情報FDの変化なしとする。 After that, at time t34, the first sensor 111 detects the first information FD34. Since the first information FD34 has a GPS accuracy of “low”, the terminal device 10 determines that the first information FD does not change at time t34.

〔4−3.所定数以上の第2情報の検知に基づく推定処理〕
また、端末装置10は、複数種類の第2情報のうち、所定数以上の第2情報により所定の事象に関する変化が検知されたタイミングに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定してもよい。この点について、図8を用いて説明する。図8は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。なお、この場合、端末装置10は、複数の第2センサを有する。図8では、端末装置10は、第2センサAと第2センサBと第2センサCとの3つの第2センサを有する場合を例に説明する。例えば、第2センサAは、照度センサであり、第2センサBは、温度センサであり、第2センサCは、加速度センサであってもよい。また、例えば、第2情報Aは、照度であり、第2情報Bは、温度であり、第2情報Cは、加速度であってもよい。なお、図8では、点線で図示された第1情報FD(例えば、第1情報FD43)は、変化が検知された第1情報FDを示し、実線で図示された第1情報FD(例えば、第1情報FD41)は、変化が検知されなかった第1情報FDを示す。また、図8では、点線で図示された第2情報SD(例えば、第2情報SD41)は、変化が検知された第2情報SDを示し、実線で図示された第2情報SDは、変化が検知されなかった第2情報SDを示す。
[4-3. Estimation processing based on detection of a predetermined number or more of second information]
In addition, the terminal device 10 may estimate the timing at which the predetermined event occurs based on the timing at which a change related to the predetermined event is detected by a predetermined number or more of the second information among the plurality of types of second information. Good. This point will be described with reference to FIG. FIG. 8: is a figure which shows an example of the estimation process which concerns on a modification. In this case, the terminal device 10 has a plurality of second sensors. In FIG. 8, the terminal device 10 will be described as an example in which the terminal device 10 includes three second sensors, that is, a second sensor A, a second sensor B, and a second sensor C. For example, the second sensor A may be an illuminance sensor, the second sensor B may be a temperature sensor, and the second sensor C may be an acceleration sensor. Further, for example, the second information A may be illuminance, the second information B may be temperature, and the second information C may be acceleration. In addition, in FIG. 8, the first information FD illustrated by a dotted line (for example, the first information FD43) indicates the first information FD in which a change is detected, and the first information FD illustrated by a solid line (for example, the first information FD43). The first information FD41) indicates the first information FD for which no change is detected. Further, in FIG. 8, the second information SD (for example, the second information SD41) illustrated by the dotted line indicates the second information SD in which the change is detected, and the second information SD illustrated by the solid line indicates the change. The second information SD that is not detected is shown.

図8では、時刻t41において、第1センサ111により第1情報FD41が検知される。なお、第1情報FD41〜FD44を区別しない場合は、第1情報FDとする場合がある。また、第2情報SD41〜SD43を区別しない場合は、第2情報SDとする場合がある。また、図1における第1情報FDや第2情報SDは、時刻tにおける検知タイミングを示すものであり、第1情報FDの長さや第2情報SDの長さは、その情報の数値等を示すものではない。なお、第1情報FD41は、GPS精度「高」であるため、端末装置10は、時刻t41において、第1情報FDの変化なしとする。 In FIG. 8, at time t41, the first sensor 111 detects the first information FD41. When the first information FD41 to FD44 are not distinguished, they may be the first information FD. Further, when the second information SD41 to SD43 are not distinguished, they may be the second information SD. Further, the first information FD and the second information SD in FIG. 1 indicate the detection timing at the time t, and the length of the first information FD and the length of the second information SD indicate the numerical value of the information. Not a thing. Since the first information FD41 has a GPS accuracy of “high”, the terminal device 10 determines that the first information FD does not change at time t41.

その後、時刻t42において、第1センサ111により第1情報FD42が検知される。第1情報FD42は、GPS精度「高」であるため、端末装置10は、時刻t42において、第1情報FDの変化なしとする。 After that, at time t42, the first sensor 111 detects the first information FD42. Since the first information FD42 has the GPS accuracy “high”, the terminal device 10 determines that the first information FD does not change at time t42.

その後、時刻t42以降の時刻t421において、第2センサAにより第2情報Aとして第2情報SD41が検知される(ステップS41)。そして、端末装置10は、第2情報SD41が直前に第2センサAにより検知された第2情報SDからの変化量が所定の閾値以上であるため、第2情報Aの変化ありとする。例えば、端末装置10は、時刻t421において第2情報Aが変化したことを示す情報を第2情報記憶部142に記憶する。また、時刻t421において、第2センサBにより第2情報Bとして第2情報SD42が検知される(ステップS42)。そして、端末装置10は、第2情報SD42が直前に第2センサBにより検知された第2情報SDからの変化量が所定の閾値以上であるため、第2情報Bの変化ありとする。例えば、端末装置10は、時刻t421において第2情報Bが変化したことを示す情報を第2情報記憶部142に記憶する。 After that, at time t421 after time t42, the second information SD41 is detected as the second information A by the second sensor A (step S41). Then, the terminal device 10 determines that there is a change in the second information A because the amount of change in the second information SD41 from the second information SD detected immediately before by the second sensor A is equal to or greater than a predetermined threshold value. For example, the terminal device 10 stores information indicating that the second information A has changed at the time t421 in the second information storage unit 142. At time t421, the second sensor B detects the second information SD42 as the second information B (step S42). Then, the terminal device 10 determines that there is a change in the second information SD42 because the amount of change from the second information SD detected by the second sensor B immediately before in the second information SD42 is equal to or greater than a predetermined threshold value. For example, the terminal device 10 stores information indicating that the second information B has changed at time t421 in the second information storage unit 142.

その後、時刻t421以降の時刻t422において、第2センサCにより第2情報Cとして第2情報SD43が検知される(ステップS43)。そして、端末装置10は、第2情報SD43が直前に第2センサCにより検知された第2情報SDからの変化量が所定の閾値以上であるため、第2情報SDの変化ありとする。例えば、端末装置10は、時刻t422において第2情報Cが変化したことを示す情報を第2情報記憶部142に記憶する。 After that, at time t422 after time t421, the second sensor C detects the second information SD43 as the second information C (step S43). Then, the terminal device 10 determines that there is a change in the second information SD43 because the amount of change in the second information SD43 from the second information SD detected by the second sensor C immediately before is equal to or more than a predetermined threshold value. For example, the terminal device 10 stores information indicating that the second information C has changed at the time t422 in the second information storage unit 142.

その後、時刻t422以降の時刻t43において、第1センサ111により第1情報FD43が検知される。第1情報FD43は、GPS精度「低」であるため、端末装置10は、時刻t43において、第1情報FDの変化ありとする。具体的には、端末装置10は、第1情報FD42のGPS精度「高」から第1情報FD43のGPS精度「低」へ第1情報FDが変化しているため、時刻t43において、第1情報FDの変化ありとする。そのため、端末装置10は、時刻t43において、屋外から屋内への移動を検知したとする(ステップS44)。 After that, at time t43 after time t422, the first information FD43 is detected by the first sensor 111. Since the first information FD43 has a GPS accuracy of “low”, the terminal device 10 determines that there is a change in the first information FD at time t43. Specifically, in the terminal device 10, since the first information FD changes from the GPS accuracy “high” of the first information FD42 to the GPS accuracy “low” of the first information FD43, the first information FD at time t43. It is assumed that there is a change in FD. Therefore, it is assumed that the terminal device 10 detects the movement from the outdoor to the indoor at time t43 (step S44).

そして、端末装置10は、時刻t43までにユーザが屋外から屋内へ移動したとして、その移動タイミングを時刻t43以前において検知された第2情報SDを用いて行う。すなわち、端末装置10は、時刻t43以前のいつの時点でユーザが屋外から屋内へ移動したかについて推定する遡及推定を行う(ステップS45)。 Then, the terminal device 10, assuming that the user has moved from the outdoor to the indoor by the time t43, performs the movement timing by using the second information SD detected before the time t43. That is, the terminal device 10 performs retrospective estimation for estimating when the user moved from the outdoor to the indoor before the time t43 (step S45).

上述したように、時刻t421においては2つの第2情報A、Bにおいて変化があったと検知され、時刻t422においては1つの第2情報Cにおいて変化があったと検知される。そのため、図8の例では、端末装置10は、より多くの第2情報SDにおいて変化があったと検知された時刻t421をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定する(ステップS46)。これにより、端末装置10は、第1期間内において複数種類の第2センサA、B、Cにおいて、各々異なるタイミングで第2情報SDにおいて変化があったとされる場合であっても、適切にユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを推定することが可能となる。 As described above, it is detected that there is a change in the two pieces of second information A and B at time t421, and it is detected that there is a change in one piece of second information C at time t422. Therefore, in the example of FIG. 8, the terminal device 10 estimates that the time t421 at which a larger amount of the second information SD is detected is the time at which the user moves from the outdoor to the indoor (step S46). As a result, the terminal device 10 can appropriately perform the user operation even when it is determined that the plurality of types of the second sensors A, B, and C have changed in the second information SD at different timings during the first period. It is possible to estimate the timing when the vehicle moves from the outdoor to the indoor.

その後、時刻t44において、第1センサ111により第1情報FD44が検知される。第1情報FD44は、GPS精度「低」であるため、端末装置10は、時刻t44において、第1情報FDの変化なしとする。 After that, at time t44, the first sensor 111 detects the first information FD44. Since the first information FD44 has a GPS accuracy of “low”, the terminal device 10 determines that the first information FD does not change at time t44.

〔4−4.運動開始のタイミングの推定〕
なお、上述した推定処理は、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングの推定に限らず、目的や情報に応じて種々の事象のタイミングの推定に応用可能である。この点について、図9を用いて説明する。図9は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。図9では、一例として、ユーザが運動を開始したタイミングを推定する場合を示す。なお、以下の例で示す運動は、ユーザの地理的な移動を伴うランニングのような運動を開始したタイミングを推定する場合を示す。本変形例に係る端末装置10は、第2センサ112として、心拍(脈拍)センサを用いて推定処理を行う。なお、本変形例においても、第1センサ111の消費電力は、第2センサ112の消費電力より大きいものとする。すなわち、第1センサ111が第1情報の1回の検知に要する消費電力は、第2センサ112が第2情報の1回の検知に要する消費電力より大きいものとする。また、図9では、点線で図示された第1情報FD(例えば、第1情報FD53)は、変化が検知された第1情報FDを示し、実線で図示された第1情報FD(例えば、第1情報FD51)は、変化が検知されなかった第1情報FDを示す。また、図9では、点線で図示された第2情報SD(例えば、第2情報SD51)は、変化が検知された第2情報SDを示し、実線で図示された第2情報SDは、変化が検知されなかった第2情報SDを示す。
[4-4. Estimating the timing of the start of exercise]
The estimation process described above is not limited to the estimation of the timing when the user moves from the outdoor to the indoor, but can be applied to the estimation of the timings of various events according to the purpose and information. This point will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the estimation process according to the modification. As an example, FIG. 9 shows a case where the timing at which the user starts the exercise is estimated. In addition, the exercise shown in the following example shows a case in which the timing of initiating an exercise such as running accompanied by geographical movement of the user is estimated. The terminal device 10 according to the present modification uses the heartbeat (pulse) sensor as the second sensor 112 to perform the estimation process. Also in this modification, the power consumption of the first sensor 111 is larger than that of the second sensor 112. That is, the power consumption required for the first sensor 111 to detect the first information once is larger than the power consumption required for the second sensor 112 to detect the second information once. Further, in FIG. 9, the first information FD illustrated by the dotted line (for example, the first information FD53) indicates the first information FD in which a change is detected, and the first information FD illustrated by the solid line (for example, the first information FD53). The first information FD51) indicates the first information FD for which no change is detected. Further, in FIG. 9, the second information SD (for example, the second information SD51) shown by the dotted line shows the second information SD in which the change is detected, and the second information SD shown by the solid line shows the change. The second information SD that is not detected is shown.

また、端末装置10は、第1情報として、第1センサ111が検知する情報のうち、GPSにより検知される位置情報を用いる。また、端末装置10は、連続する第1情報間の変化、すなわち位置情報の変化を運動の開始タイミングの検知に用いる。例えば、端末装置10は、連続する第1情報間の変化量(位置情報の変化量)が所定の閾値以上の場合、第1情報が変化したとする。また、図9では、端末装置10は、連続する第2情報間の変化、すなわち脈拍の変化を所定の事象に関する変化の検知に用いる。例えば、端末装置10は、連続する第2情報間の変化量(脈拍の変化量)が所定の閾値以上の場合、第2情報が変化したとする。 Further, the terminal device 10 uses, as the first information, position information detected by the GPS among the information detected by the first sensor 111. In addition, the terminal device 10 uses a change between consecutive first information, that is, a change in position information to detect the start timing of exercise. For example, the terminal device 10 determines that the first information has changed when the amount of change between successive pieces of first information (the amount of change in position information) is equal to or greater than a predetermined threshold. Further, in FIG. 9, the terminal device 10 uses a change between successive second information, that is, a change in pulse to detect a change regarding a predetermined event. For example, the terminal device 10 determines that the second information has changed when the amount of change (the amount of change in pulse) between successive second information is equal to or greater than a predetermined threshold.

図9に示す地図情報MP50は、ユーザの地理的な位置を模式的に示す。また、地図情報MP50において、端末装置10(を所有するユーザ)の位置をユーザ位置UL51〜UL56により示す。なお、ユーザ位置UL51〜UL56を区別しない場合は、ユーザ位置ULとする場合がある。 The map information MP50 shown in FIG. 9 schematically shows the geographical position of the user. In the map information MP50, the position of (the user who owns) the terminal device 10 is indicated by user positions UL51 to UL56. If the user positions UL51 to UL56 are not distinguished, they may be the user position UL.

図9では、時刻t51において、第1センサ111により第1情報FD51が検知される。なお、第1情報FD51〜FD54を区別しない場合は、第1情報FDとする場合がある。また、第2情報SD51、SD52を区別しない場合は、第2情報SDとする場合がある。また、図9における第1情報FDや第2情報SDは、時刻tにおける検知タイミングを示すものであり、第1情報FDの長さや第2情報SDの長さは、その情報の数値等を示すものではない。 In FIG. 9, the first information FD51 is detected by the first sensor 111 at time t51. If the first information FD51 to FD54 are not distinguished, they may be the first information FD. When the second information SD51 and SD52 are not distinguished, they may be the second information SD. Further, the first information FD and the second information SD in FIG. 9 indicate the detection timing at time t, and the length of the first information FD and the length of the second information SD indicate the numerical value of the information. Not a thing.

ここで、第1情報FD51は、直前に検知された第1情報FDからの変化量が所定の閾値未満であるため、端末装置10は、時刻t51において、第1情報FDの変化なしとする。そのため、端末装置10は、時刻t51において、運動の開始を非検知とする(ステップS51)。なお、地図情報MP50に示すように、時刻t51におけるユーザは、ユーザ位置UL51に位置する。 Here, since the amount of change in the first information FD51 from the first information FD detected immediately before is less than the predetermined threshold value, the terminal device 10 determines that the first information FD does not change at time t51. Therefore, the terminal device 10 does not detect the start of exercise at time t51 (step S51). As shown in the map information MP50, the user at time t51 is located at the user position UL51.

その後、時刻t51以降の時刻t52において、第1センサ111により第1情報FD52が検知される。第1情報FD52は、直前に検知された第1情報FD51からの変化量が所定の閾値未満であるため、端末装置10は、時刻t52において、第1情報FDの変化なしとする。そのため、端末装置10は、時刻t52において、運動の開始を非検知とする(ステップS52)。なお、地図情報MP50に示すように、時刻t52におけるユーザは、ユーザ位置UL52に位置する。 After that, at time t52 after time t51, the first information FD52 is detected by the first sensor 111. In the first information FD52, the amount of change from the first information FD51 detected immediately before is less than the predetermined threshold value, so the terminal device 10 determines that the first information FD does not change at time t52. Therefore, the terminal device 10 does not detect the start of exercise at time t52 (step S52). As shown in the map information MP50, the user at time t52 is located at the user position UL52.

その後、時刻t52以降の時刻t521において、第2センサ112により第2情報SD51が検知される。そして、端末装置10は、第2情報SD51が直前に検知された第2情報SDからの変化量が所定の閾値以上であるため、第2情報SDの変化ありとする。ここで、第2情報SDは、ユーザの脈拍は運動以外の要因でも変動する可能性があるため、第2情報SDの変化のみではユーザが運動を開始したと推定しない。例えば、端末装置10は、時刻t521において第2情報SDが変化したことを示す情報を第2情報記憶部142に記憶する。なお、地図情報MP50に示すように、時刻t521におけるユーザは、ユーザ位置UL53に位置する。 After that, at time t521 after time t52, the second information SD51 is detected by the second sensor 112. Then, the terminal device 10 determines that there is a change in the second information SD51 because the amount of change in the second information SD51 from the second information SD detected immediately before is equal to or greater than a predetermined threshold value. Here, in the second information SD, the pulse of the user may change due to factors other than exercise. Therefore, it is not estimated that the user has started exercise only by changing the second information SD. For example, the terminal device 10 stores, in the second information storage unit 142, information indicating that the second information SD has changed at time t521. As shown in the map information MP50, the user at time t521 is located at the user position UL53.

その後、時刻t521以降の時刻t53において、第1センサ111により第1情報FD53が検知される。第1情報FD53は、直前に検知された第1情報FD52からの変化量が所定の閾値以上であるため、端末装置10は、時刻t53において、第1情報FDの変化ありとする。そのため、端末装置10は、時刻t53において、運動の開始を検知したとする(ステップS53)。なお、地図情報MP50に示すように、時刻t53におけるユーザは、ユーザ位置UL54に位置する。 After that, at time t53 after time t521, the first information FD53 is detected by the first sensor 111. Since the amount of change in the first information FD53 from the first information FD52 detected immediately before is equal to or greater than a predetermined threshold, the terminal device 10 determines that the first information FD has changed at time t53. Therefore, it is assumed that the terminal device 10 detects the start of exercise at time t53 (step S53). As shown in the map information MP50, the user at time t53 is located at the user position UL54.

第1情報FDは、ユーザの地理的な移動を検知することができるため、端末装置10は、第1情報FDの変化と第2情報の変化とを組み合わせることにより、ユーザが運動を開始したタイミングを推定することができる。具体的には、端末装置10は、第1情報FDの変化が検知された時刻t53以前において検知された第2情報SDを用いてユーザが運動を開始したタイミングの推定を行う。すなわち、端末装置10は、時刻t53以前のいつの時点でユーザが運動を開始したかについて推定する遡及推定を行う(ステップS54)。 Since the first information FD can detect the geographical movement of the user, the terminal device 10 combines the change of the first information FD and the change of the second information to determine when the user starts the exercise. Can be estimated. Specifically, the terminal device 10 estimates the timing at which the user starts the exercise using the second information SD detected before time t53 when the change in the first information FD is detected. That is, the terminal device 10 performs retrospective estimation for estimating when the user started the exercise before time t53 (step S54).

図9では、時刻t53以前における時刻t521に検知された第2情報SD51により、時刻t521に第2情報SDの変化ありとしている。そのため、端末装置10は、時刻t53以前における時刻t521をユーザが運動を開始した時刻と推定する(ステップS55)。これにより、端末装置10は、ユーザが運動を開始したタイミングを適切に推定することが可能となる。 In FIG. 9, the second information SD51 detected at time t521 before time t53 indicates that the second information SD has changed at time t521. Therefore, the terminal device 10 estimates the time t521 before the time t53 as the time when the user starts the exercise (step S55). As a result, the terminal device 10 can appropriately estimate the timing at which the user started the exercise.

その後、時刻t53以降の時刻t531において、第2センサ112により第2情報SD52が検知される。そして、端末装置10は、第2情報SD52が直前に検知された第2情報SDからの変化量が所定の閾値以上であるため、第2情報SDの変化ありとする。例えば、端末装置10は、時刻t531において第2情報SDが変化したことを示す情報を第2情報記憶部142に記憶する。なお、地図情報MP50に示すように、時刻t531におけるユーザは、ユーザ位置UL55に位置する。 After that, at time t531 after time t53, the second information SD52 is detected by the second sensor 112. Then, the terminal device 10 determines that there is a change in the second information SD52 because the amount of change in the second information SD52 from the second information SD detected immediately before is equal to or greater than a predetermined threshold value. For example, the terminal device 10 stores, in the second information storage unit 142, information indicating that the second information SD has changed at time t531. The user at time t531 is located at the user position UL55 as shown in the map information MP50.

その後、時刻t531以降の時刻t54において、第1センサ111により第1情報FD54が検知される。第1情報FD54は、直前に検知された第1情報FD53からの変化量が所定の閾値未満であるため、端末装置10は、時刻t54において、第1情報FDの変化なしとする。そのため、端末装置10は、時刻t54において、運動の開始を非検知とする。なお、地図情報MP50に示すように、時刻t54におけるユーザは、ユーザ位置UL56に位置する。 After that, at time t54 after time t531, the first information FD54 is detected by the first sensor 111. Since the amount of change in the first information FD54 from the first information FD53 detected immediately before is less than the predetermined threshold value, the terminal device 10 determines that there is no change in the first information FD at time t54. Therefore, the terminal device 10 does not detect the start of exercise at time t54. As shown in the map information MP50, the user at time t54 is located at the user position UL56.

なお、第2センサ112としては、心拍(脈拍)センサに限らず、血圧センサや加速度センサ等が用いられてもよい。 The second sensor 112 is not limited to a heartbeat (pulse) sensor, and a blood pressure sensor, an acceleration sensor, or the like may be used.

〔4−5.その他のタイミングの推定〕
上述したように、端末装置10は、目的や情報に応じて種々の事象のタイミングの推定に応用可能である。例えば、端末装置10は、カメラにより撮像した画像情報を第1情報とし、入力部12により受け付けられたユーザ操作に関する情報を第2情報として、ユーザが入眠したタイミングを推定してもよい。例えば、端末装置10は、カメラにより撮像した画像情報から検知されるユーザの脱衣に関する情報を第1情報とし、発汗センサにより検知されたユーザの発汗に関する情報を第2情報として、ユーザが暑いと感じはじめたタイミングを推定してもよい。
[4-5. Other timing estimation]
As described above, the terminal device 10 can be applied to the estimation of the timing of various events according to the purpose and information. For example, the terminal device 10 may estimate the timing when the user falls asleep by using the image information captured by the camera as the first information and the information regarding the user operation received by the input unit 12 as the second information. For example, the terminal device 10 feels that the user is hot, with the information about the user's undressing detected from the image information captured by the camera as the first information and the information about the user's sweating detected by the perspiration sensor as the second information. The starting timing may be estimated.

(第2の実施形態)
〔5.推定処理〕
まず、図10を用いて、第2の実施形態に係る推定処理の一例について説明する。図10は、第2の実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。本実施形態において、推定装置100(図11参照)は、ユーザの購入履歴に関する情報を第1情報とし、ユーザの検索履歴に関する情報を第2情報とする。なお、以下では、推定装置100が推定処理を行う対象とするユーザをユーザU11とする。
(Second embodiment)
[5. Estimation process)
First, an example of the estimation process according to the second embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the estimation process according to the second embodiment. In the present embodiment, the estimation device 100 (see FIG. 11) uses the information regarding the purchase history of the user as the first information and the information regarding the search history of the user as the second information. In addition, below, the user for which the estimation apparatus 100 performs an estimation process is user U11.

推定装置100は、後述する推定処理を実行する機能を有する情報処理装置である。推定装置100は、第1情報と第2情報とに基づいて、ユーザU11における所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングを推定する。また、推定装置100は、ユーザU11に関する所定の事象の発生に関する第1情報と、第1情報よりも高い頻度で取得される情報であって、所定の事象の発生よりも前に発生する事象に関する情報である第2情報とを取得する。 The estimation device 100 is an information processing device having a function of executing an estimation process described later. The estimation device 100 estimates the timing at which a psychological change regarding a predetermined event in the user U11 has occurred, based on the first information and the second information. Further, the estimation device 100 is the first information regarding the occurrence of the predetermined event regarding the user U11, and the information acquired at a higher frequency than the first information, and regarding the event occurring before the occurrence of the predetermined event. The second information, which is the information, is acquired.

図10に示す例においては、推定装置100がユーザU11における前記所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングとして、ユーザU11が購入した商品について購入意欲が生じたタイミングを、第1情報と第2情報とを用いて推定する場合を示す。図10に示す例においては、ユーザU11が商品を購入する回数よりも、ユーザU11が検索を行う回数の方が多いものとする。すなわち、検索履歴に関する情報である第2情報は、購入履歴に関する情報である第1情報よりも高い頻度で取得される情報であって、所定の事象の発生よりも前に発生する事象に関する情報である。 In the example illustrated in FIG. 10, as the timing at which the estimation device 100 causes a psychological change related to the predetermined event in the user U11, the timing at which the user U11 has an intention to purchase the product purchased is the first information and the second information. The case of estimating using information and is shown. In the example shown in FIG. 10, it is assumed that the number of searches performed by the user U11 is greater than the number of times the user U11 purchases a product. That is, the second information, which is information about the search history, is information acquired at a higher frequency than the first information, which is information about the purchase history, and is information about an event that occurs before the occurrence of a predetermined event. is there.

図10では、カメラBを購入したユーザU11にカメラBを購入する意欲が生じたタイミングを推定する例を示す。なお、図10に示す例においては、説明の簡単化のため、時刻における年(2015年)及び分秒の記載を省略する。 FIG. 10 illustrates an example of estimating the timing at which the user U11 who purchased the camera B is motivated to purchase the camera B. In the example shown in FIG. 10, the year (2015) and the minutes and seconds at the time are omitted for simplification of description.

図10では、推定装置100は、9月30日11時に検索クエリ「通販」を用いてユーザU11が検索を行ったことを示す第2情報を取得する(ステップS61)。また、推定装置100は、10月1日18時にユーザU11が商品「水A」を購入したことを示す第1情報を取得する(ステップS62)。また、推定装置100は、10月3日22時に検索クエリ「カメラ会社X」を用いてユーザU11が検索を行ったことを示す第2情報を取得する(ステップS63)。また、推定装置100は、10月3日23時に検索クエリ「カメラA」を用いてユーザU11が検索を行ったことを示す第2情報を取得する(ステップS64)。また、推定装置100は、10月16日23時に検索クエリ「カメラB」を用いてユーザU11が検索を行ったことを示す第2情報を取得する(ステップS65)。 In FIG. 10, the estimation device 100 acquires the second information indicating that the user U11 has searched using the search query “mail order” at 11:00 on September 30 (step S61). Further, the estimation device 100 acquires the first information indicating that the user U11 purchased the product “water A” at 18:00 on October 1st (step S62). In addition, the estimation device 100 acquires the second information indicating that the user U11 has performed the search using the search query “camera company X” at 22:00 on October 3 (step S63). Further, the estimation device 100 acquires the second information indicating that the user U11 has performed the search using the search query “camera A” at 23:00 on October 3 (step S64). In addition, the estimation device 100 acquires the second information indicating that the user U11 has performed the search using the search query “camera B” at 23 October 16 (step S65).

その後、推定装置100は、10月17日12時にユーザU11が商品「カメラB」を購入したことを示す第1情報を取得する(ステップS66)。これにより、推定装置100は、10月17日12時以前の時刻においてユーザにカメラBを購入する意欲が生じたとする。そのため、推定装置100は、10月17日12時以前のいつの時点でユーザにカメラBを購入する意欲が生じたかについて推定する遡及推定を行う(ステップS67)。 After that, the estimation device 100 acquires the first information indicating that the user U11 has purchased the product “camera B” at 12:00 on October 17 (step S66). As a result, it is assumed that the estimation apparatus 100 causes the user to purchase the camera B at a time before 12:00 on October 17th. Therefore, the estimation device 100 performs retrospective estimation to estimate when the user is motivated to purchase the camera B before 12:00 on October 17 (step S67).

推定装置100は、10月17日12時以前において、ユーザU11がカメラに関する情報の検索を行っている場合、その検索が行われた時刻に基づいて、いつユーザにカメラBを購入する意欲が生じたかを推定する。図10では、推定装置100は、商品「カメラB」を購入した10月17日12時以前、かつ商品「水A」を購入した10月1日18時以後(以下、「購入前期間」とする)において、ユーザU11がカメラに関する情報の検索を行った時刻に基づいて、いつユーザにカメラBを購入する意欲が生じたかを推定する。 When the user U11 is searching for information about the camera before 12:00 on October 17, the estimation device 100 causes the user to be motivated to purchase the camera B based on the time when the search is performed. Presume. In FIG. 10, the estimation apparatus 100 has the purchaser of the product “camera B” before 12:00 on October 17 and the purchase of the product “water A” after 18:00 on October 1 (hereinafter referred to as “pre-purchase period”). In (1), based on the time when the user U11 searched for information about the camera, it is estimated when the user's willingness to purchase the camera B occurred.

ここで、図10においては、推定装置100は、購入期間中におけるカメラに関する情報の検索を行った最先の時刻である10月3日22時をユーザU11にカメラBの購入意欲が生じた時刻と推定する(ステップS68)。なお、本推定は一例であって、推定装置100は、購入した商品に関連する情報の検索履歴に関する情報用いて推定処理を行ってもよい。例えば、推定装置100は、商品を購入した時刻より以前において、購入した商品に関連する情報の検索回数が所定関数以上になった時刻をユーザU11に商品の購入意欲が生じた時刻と推定してもよい。例えば、推定装置100は、カメラBを購入した時刻より以前において、カメラに関連する情報の検索回数が2回以上になった時刻をユーザU11にカメラBの購入意欲が生じた時刻と推定してもよい。この場合、推定装置100は、検索クエリ「カメラA」を用いて検索を行った時刻である10月3日23時をユーザU11にカメラBの購入意欲が生じた時刻と推定してもよい。 Here, in FIG. 10, the estimation device 100 sets the earliest time to search for information about the camera during the purchase period, 22:00 on October 3, to the time when the user U11 has an intention to purchase the camera B. (Step S68). It should be noted that this estimation is an example, and the estimation device 100 may perform the estimation process using information regarding the search history of information related to the purchased product. For example, the estimation apparatus 100 estimates the time when the number of searches for information related to the purchased product is a predetermined function or more before the time when the product is purchased, as the time when the user U11 has an intention to purchase the product. Good. For example, the estimation apparatus 100 estimates that the time when the number of searches for the information related to the camera becomes two or more times before the time when the camera B is purchased is the time when the user U11 has an intention to purchase the camera B. Good. In this case, the estimation device 100 may estimate that the time when the search is performed using the search query “camera A”, 23:00 on October 3, as the time when the user U11 has an intention to purchase the camera B.

上述したように、推定装置100は、第1情報と第2情報とを用いることにより、ユーザにカメラBを購入する意欲が生じたタイミングを適切に推定することができる。すなわち、推定装置100は、ユーザにおける所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングを適切に推定することができる。 As described above, the estimation device 100 can appropriately estimate the timing at which the user is motivated to purchase the camera B by using the first information and the second information. That is, the estimation device 100 can appropriately estimate the timing at which a psychological change regarding a predetermined event occurs in the user.

〔6.推定装置の構成〕
次に、図11を用いて、第2の実施形態に係る推定装置100の構成について説明する。図11は、第2の実施形態に係る推定装置100の構成例を示す図である。図11に示すように、推定装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。
[6. Configuration of estimation device]
Next, the configuration of the estimation device 100 according to the second embodiment will be described using FIG. 11. FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration example of the estimation device 100 according to the second embodiment. As shown in FIG. 11, the estimation device 100 includes a communication unit 110, a storage unit 120, and a control unit 130.

(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置10との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. The communication unit 110 is connected to the network by wire or wirelessly, and transmits/receives information to/from the terminal device 10.

(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。第2の実施形態に係る記憶部120は、図11に示すように、第1情報記憶部121と第2情報記憶部122とを有する。
(Storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 120 according to the second embodiment has a first information storage unit 121 and a second information storage unit 122, as shown in FIG. 11.

(第1情報記憶部121)
第2の実施形態に係る第1情報記憶部121は、第1情報を記憶する。例えば、第1情報記憶部121は、第1情報として購入履歴に関する情報を記憶する。図12には、第1情報記憶部121に記憶される第1情報の一例を示す。図12に示すように、第1情報記憶部121は、第1情報として、「ユーザID」、「購入履歴ID」、「時刻」、「商品」・・・といった項目を有する。
(First information storage unit 121)
The first information storage unit 121 according to the second embodiment stores the first information. For example, the first information storage unit 121 stores information regarding the purchase history as the first information. FIG. 12 shows an example of the first information stored in the first information storage unit 121. As shown in FIG. 12, the first information storage unit 121 has items such as “user ID”, “purchase history ID”, “time”, “product”... As the first information.

「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「購入履歴ID」は、第1情報である購入履歴に関する情報を識別するための識別情報を示す。「時刻」は、対応する購入履歴IDにより識別される購入が行われた時刻を示す。また、「商品」は、対応する購入履歴IDにより識別される購入履歴において購入された商品を示す。 The “user ID” indicates identification information for identifying the user. The “purchase history ID” indicates identification information for identifying information regarding the purchase history, which is the first information. “Time” indicates the time when the purchase identified by the corresponding purchase history ID was made. In addition, “product” indicates a product purchased in the purchase history identified by the corresponding purchase history ID.

例えば、図12に示す例において、購入履歴ID「LG11」により識別される第1情報は、ユーザID「U11」により識別されるユーザにより時刻「2015年10月1日18時34分21秒」に商品「水A」が購入されたことを示す。また、例えば、購入履歴ID「LG12」により識別される第1情報は、ユーザID「U11」により識別されるユーザにより時刻「2015年10月17日12時42分54秒」に商品「カメラB」が購入されたことを示す。 For example, in the example shown in FIG. 12, the first information identified by the purchase history ID “LG11” is the time “October 1, 2015 18:34:21” by the user identified by the user ID “U11”. Indicates that the product “water A” has been purchased. Further, for example, the first information identified by the purchase history ID “LG12” is the product “Camera B” at the time “October 17, 2015 12:42:54” by the user identified by the user ID “U11”. "Has been purchased.

なお、第1情報記憶部121は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、第1情報記憶部121は、商品のカテゴリや値段等、商品に関する各種情報を記憶してもよい。 The first information storage unit 121 is not limited to the above, and may store various kinds of information according to the purpose. For example, the first information storage unit 121 may store various types of information about the product, such as the category and price of the product.

(第2情報記憶部122)
第2の実施形態に係る第2情報記憶部122は、第2情報を記憶する。例えば、第2情報記憶部122は、第2情報として検索履歴に関する情報を記憶する。図13には、第2情報記憶部122に記憶される第2情報の一例を示す。図13に示すように、第2情報記憶部122は、第2情報として、「ユーザID」、「検索履歴ID」、「時刻」、「検索クエリ」・・・といった項目を有する。
(Second information storage unit 122)
The second information storage unit 122 according to the second embodiment stores the second information. For example, the second information storage unit 122 stores information regarding the search history as the second information. FIG. 13 shows an example of the second information stored in the second information storage unit 122. As shown in FIG. 13, the second information storage unit 122 has items such as “user ID”, “search history ID”, “time”, “search query”... As the second information.

「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「検索履歴ID」は、第2情報である検索履歴に関する情報を識別するための識別情報を示す。「時刻」は、対応する検索履歴IDにより識別される検索が行われた時刻を示す。また、「検索クエリ」は、対応する検索履歴IDにより識別される検索履歴において検索に用いられた検索クエリを示す。 The “user ID” indicates identification information for identifying the user. The “search history ID” indicates identification information for identifying information regarding the search history that is the second information. “Time” indicates the time when the search identified by the corresponding search history ID was performed. Further, “search query” indicates a search query used for a search in the search history identified by the corresponding search history ID.

例えば、図12に示す例において、検索履歴ID「LG21」により識別される第2情報は、ユーザID「U11」により識別されるユーザにより時刻「2015年9月30日11時02分34秒」に検索クエリ「通販」を用いて検索が行われたことを示す。また、例えば、検索履歴ID「LG22」により識別される第2情報は、ユーザID「U11」により識別されるユーザにより時刻「2015年10月3日22時56分13秒」に検索クエリ「カメラ会社X」を用いて検索が行われたことを示す。 For example, in the example shown in FIG. 12, the second information identified by the search history ID “LG21” is the time “September 30, 2015 11:02:34” by the user identified by the user ID “U11”. Indicates that the search was performed using the search query “mail order”. Further, for example, the second information identified by the search history ID “LG22” is the search query “camera at time “October 3, 2015 22:56:13” by the user identified by the user ID “U11”. Indicates that a search was performed using "Company X".

なお、第2情報記憶部122は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。 The second information storage unit 122 is not limited to the above, and may store various information according to the purpose.

(制御部130)
制御部130は、例えば、CPUやMPU等によって、推定装置100内部の記憶部120などの記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムは、インストールされている旅行アプリのプログラムが含まれる。また、制御部130は、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
(Control unit 130)
The control unit 130 is realized by, for example, a CPU, an MPU, or the like executing various programs stored in a storage device such as the storage unit 120 inside the estimation device 100 using a RAM as a work area. For example, the various programs include the programs of the installed travel application. Further, the control unit 130 is realized by, for example, an integrated circuit such as an ASIC or FPGA.

図11に示すように、制御部130は、取得部131と、推定部132と、送信部133とを有し、以下に説明する推定処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図11に示した構成に限られず、後述する推定処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部130が有する各処理部の接続関係は、図11に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。 As illustrated in FIG. 11, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, an estimation unit 132, and a transmission unit 133, and realizes or executes the function and action of the estimation process described below. Note that the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration shown in FIG. 11, and may be any other configuration as long as it is a configuration for performing an estimation process described later. Further, the connection relationship between the processing units included in the control unit 130 is not limited to the connection relationship illustrated in FIG. 11, and may be another connection relationship.

(取得部131)
取得部131は、第1情報と、第1情報よりも高い頻度で取得される第2情報とを取得する。例えば、取得部131は、ユーザに関する所定の事象の発生に関する第1情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザの購入履歴に関する情報を第1情報として取得する。また、取得部131は、第1情報よりも高い頻度で取得される情報であって、所定の事象の発生よりも前に発生する事象に関する情報である第2情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザの検索履歴に関する情報を第2情報とする。
(Acquisition unit 131)
The acquisition unit 131 acquires the first information and the second information acquired at a higher frequency than the first information. For example, the acquisition unit 131 acquires first information regarding the occurrence of a predetermined event regarding the user. For example, the acquisition unit 131 acquires information regarding the purchase history of the user as the first information. In addition, the acquisition unit 131 acquires second information, which is information acquired at a higher frequency than the first information and is information regarding an event that occurs before the occurrence of a predetermined event. For example, the acquisition unit 131 sets the information regarding the search history of the user as the second information.

例えば、取得部131は、電子商取引サービスを提供する外部の情報処理装置から第1情報を取得する。また、例えば、取得部131は、情報検索サービスを提供する外部の情報処理装置から第2情報を取得する。例えば、取得部131は、電子商取引サービスを提供する外部の情報処理装置から取得した第1情報を第1情報記憶部121に格納してもよい。また、例えば、取得部131は、情報検索サービスを提供する外部の情報処理装置から取得した第2情報を第2情報記憶部122に格納してもよい。また、取得部131は、外部の情報処理装置から種々の情報を取得してもよい。また、取得部131は、複数種類の第2情報を取得してもよい。例えば、取得部131は、ユーザにおける所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングの推定に用いる複数種類の第2情報を複数の外部の情報処理装置から取得してもよい。 For example, the acquisition unit 131 acquires the first information from an external information processing device that provides an electronic commerce service. Further, for example, the acquisition unit 131 acquires the second information from an external information processing device that provides an information search service. For example, the acquisition unit 131 may store the first information acquired from an external information processing device that provides an electronic commerce service in the first information storage unit 121. Further, for example, the acquisition unit 131 may store the second information acquired from the external information processing device that provides the information search service in the second information storage unit 122. Further, the acquisition unit 131 may acquire various information from an external information processing device. The acquisition unit 131 may also acquire a plurality of types of second information. For example, the acquisition unit 131 may acquire, from a plurality of external information processing devices, a plurality of types of second information used to estimate the timing at which a psychological change regarding a predetermined event has occurred in the user.

(推定部132)
推定部132は、第1情報に基づいてユーザにおける所定の事象の発生を推定し、第2情報に基づいてユーザにおける所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングを推定する。例えば、推定部132は、第1情報と第2情報とに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定する。図10では、推定部132は、所定の事象が生じたタイミングとして、ユーザU11にカメラBの購入意欲が生じたタイミングを、第1情報と第2情報とを用いて推定する。例えば、推定部132は、購入した商品に関連する情報の検索履歴に関する情報を用いて推定処理を行ってもよい。例えば、推定部132は、購入期間中における商品に関する情報の検索を行った最先のタイミングをユーザに商品の購入意欲が生じたタイミングと推定する。例えば、推定部132は、商品を購入した時刻より以前において、購入した商品に関連する情報の検索回数が所定関数以上になったタイミングをユーザに商品の購入意欲が生じたタイミングと推定してもよい。
(Estimation unit 132)
The estimating unit 132 estimates the occurrence of a predetermined event in the user based on the first information, and estimates the timing at which a psychological change regarding the predetermined event occurs in the user based on the second information. For example, the estimation unit 132 estimates the timing at which a predetermined event has occurred, based on the first information and the second information. In FIG. 10, the estimation unit 132 estimates the timing at which the user U11 has an intention to purchase the camera B as the timing at which the predetermined event has occurred, using the first information and the second information. For example, the estimation unit 132 may perform the estimation process using the information regarding the search history of the information related to the purchased product. For example, the estimation unit 132 estimates that the earliest timing at which the information regarding the product during the purchase period is searched is the timing at which the user has the desire to purchase the product. For example, the estimation unit 132 may estimate that the timing at which the number of searches for information related to the purchased product is greater than or equal to a predetermined function before the time when the product is purchased is the timing at which the user has an intention to purchase the product. Good.

(送信部133)
送信部133は、外部の情報処理装置へ種々の情報を送信する。送信部133は、入電子商取引サービスを提供する外部の情報処理装置へ種々の情報を送信してもよい。また、送信部133は、推定部132により推定されたユーザにおける所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングに関する情報を、電子商取引サービスを提供する外部の情報処理装置へ送信してもよい。
(Transmission unit 133)
The transmission unit 133 transmits various information to an external information processing device. The transmission unit 133 may transmit various kinds of information to an external information processing device that provides an incoming electronic commerce service. Further, the transmission unit 133 may transmit the information, which is estimated by the estimation unit 132, regarding the timing when the psychological change regarding the predetermined event in the user has occurred to the external information processing device that provides the electronic commerce service.

〔7.推定処理のフロー〕
次に、図14を用いて、第2の実施形態に係る推定装置100による推定処理の手順について説明する。図14は、第2の実施形態に係る推定装置100による推定処理手順を示すフローチャートである。
[7. Estimation process flow)
Next, the procedure of the estimation process performed by the estimation device 100 according to the second embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 14 is a flowchart showing an estimation processing procedure by the estimation device 100 according to the second embodiment.

図14に示すように、推定装置100は、所定の商品の購入履歴があるかを判定する(ステップS201)。例えば、推定装置100は、第1情報記憶部121に記憶された第1情報に所定の商品の購入履歴が含まれるかを判定する。そして、推定装置100は、所定の商品の購入履歴がない場合(ステップS201:No)、ステップS201の処理を繰り返す。 As illustrated in FIG. 14, the estimation device 100 determines whether there is a purchase history of a predetermined product (step S201). For example, the estimation device 100 determines whether the first information stored in the first information storage unit 121 includes a purchase history of a predetermined product. Then, when there is no purchase history of the predetermined product (step S201: No), the estimation device 100 repeats the process of step S201.

一方、推定装置100は、所定の商品の購入履歴があった場合(ステップS201:Yes)、所定の商品の購入時刻以前における所定の商品に関する検索を特定する(ステップS202)。つまり、推定装置100は、ユーザにおける所定の事象が発生したとする。図10では、推定装置100は、商品「カメラB」を購入した10月17日12時以前において、ユーザU11が商品「カメラB」に関する検索クエリ「カメラ会社X」を用いてユーザU11が行った検索を特定する。 On the other hand, when there is a purchase history of the predetermined product (step S201: Yes), the estimation device 100 specifies the search for the predetermined product before the purchase time of the predetermined product (step S202). That is, the estimation apparatus 100 is assumed to have a predetermined event in the user. In FIG. 10, the estimation device 100 is executed by the user U11 by using the search query “camera company X” related to the product “camera B” by the user U11 before 12:00 on October 17, when the product “camera B” is purchased. Identify your search.

その後、推定装置100は、特定した検知が行われた時刻をユーザに所定の商品の購入意欲が生じた時刻と推定する(ステップS203)。図10では、推定装置100は、検索クエリ「カメラ会社X」を用いてユーザU11が検索を行った時刻である10月3日22時をユーザU11にカメラBの購入意欲が生じた時刻と推定する。 After that, the estimation device 100 estimates the time at which the specified detection is performed as the time at which the user has a desire to purchase a predetermined product (step S203). In FIG. 10, the estimation device 100 estimates that 22:00 on October 3, which is the time when the user U11 searches using the search query “camera company X”, is the time when the user U11 has an intention to purchase the camera B. To do.

〔7−1.その他のタイミングの推定〕
上述したように、端末装置10は、目的や情報に応じて種々の事象のタイミングの推定に応用可能である。例えば、端末装置10は、ユーザの食品の購入履歴に関する情報を第1情報とし、マイクにより集音されたユーザの腹部から発した音声情報を第2情報として、ユーザが空腹になったタイミングを推定してもよい。また、例えば、端末装置10は、ユーザの食品の購入履歴に関する情報を第1情報とし、ユーザの脳波に関する情報やユーザの唾液量に関する情報を第2情報として、ユーザが空腹になったタイミングを推定してもよい。
[7-1. Other timing estimation]
As described above, the terminal device 10 can be applied to the estimation of the timing of various events according to the purpose and information. For example, the terminal device 10 estimates the timing at which the user becomes hungry by using the information regarding the purchase history of the food of the user as the first information and the voice information emitted from the abdomen of the user collected by the microphone as the second information. You may. Further, for example, the terminal device 10 estimates the timing at which the user becomes hungry by using the information regarding the purchase history of the food of the user as the first information, and the information regarding the brain wave of the user and the information regarding the saliva amount of the user as the second information. You may.

〔8.効果〕
上述してきたように、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10は、取得部151と、推定部152とを有する。取得部151は、第1情報と、前記第1情報よりも高い頻度で検知される第2情報とを取得する。また、推定部152は、第1情報に基づいて所定の事象の発生を推定し、第2情報に基づいて所定の事象が生じたタイミングを推定する。
[8. effect〕
As described above, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example includes the acquisition unit 151 and the estimation unit 152. The acquisition unit 151 acquires the first information and the second information that is detected more frequently than the first information. Further, the estimation unit 152 estimates the occurrence of the predetermined event based on the first information, and estimates the timing when the predetermined event occurs based on the second information.

これにより、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10は、第1情報と第2情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。例えば、端末装置10は、第2情報を用いることにより、消費電力が大きい第1センサ111による第1情報の検知回数を抑制することができるため、消費電力の増大を抑制することができる。すなわち、端末装置10は、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。 Thereby, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modification can appropriately estimate the timing when the user moves from the outdoor to the indoor by using the first information and the second information. For example, the terminal device 10 can suppress the number of times the first sensor 111, which consumes a large amount of power, detects the first information by using the second information, and thus can suppress an increase in power consumption. That is, the terminal device 10 can appropriately estimate the timing when a predetermined event occurs.

また、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10において、取得部151は、所定の事象に対する検知精度が第2情報により高い第1情報を取得する。 In addition, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modification, the acquisition unit 151 acquires the first information having higher detection accuracy for the predetermined event than the second information.

これにより、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10は、検知精度が高いが頻度が低い第1情報と、検知精度が低いが頻度が高い第2情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。例えば、端末装置10は、第1情報と第2情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングの推定における誤差を、第2情報の検知間隔未満まで小さくすることができ、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。すなわち、端末装置10は、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。 As a result, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example allows the user to use the first information with high detection accuracy but low frequency and the second information with low detection accuracy but high frequency. It is possible to properly estimate the timing of moving from the outdoor to the indoor. For example, by using the first information and the second information, the terminal device 10 can reduce the error in the estimation of the timing when the user moves from the outdoor to the indoor, to less than the detection interval of the second information. It is possible to properly estimate the timing when the vehicle moves from the outdoor to the indoor. That is, the terminal device 10 can appropriately estimate the timing when a predetermined event occurs.

また、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10において、推定部152は、第1情報により所定の事象が検知されたタイミング以前において、第2情報により所定の事象が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。 In addition, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modification, the estimation unit 152 determines the timing at which the predetermined event is detected by the second information before the timing at which the predetermined event is detected by the first information. It is estimated as the timing when a predetermined event occurs.

これにより、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10は、第1情報と第2情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。例えば、端末装置10は、第1情報と第2情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングの推定における誤差を、第2情報の検知間隔未満まで小さくすることができ、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。すなわち、端末装置10は、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。 Thereby, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modification can appropriately estimate the timing when the user moves from the outdoor to the indoor by using the first information and the second information. For example, by using the first information and the second information, the terminal device 10 can reduce the error in the estimation of the timing when the user moves from the outdoor to the indoor, to less than the detection interval of the second information. It is possible to properly estimate the timing when the vehicle moves from the outdoor to the indoor. That is, the terminal device 10 can appropriately estimate the timing when a predetermined event occurs.

また、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10において、推定部152は、第1情報により前記所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、第2情報により所定の事象が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。 Further, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modification, the estimation unit 152 uses the second information between the timing at which the predetermined event is detected by the first information and the detection timing before the timing. The timing at which the predetermined event is detected is estimated as the timing at which the predetermined event occurs.

これにより、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10は、第1情報と第2情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。例えば、端末装置10は、第1情報と第2情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングの推定における誤差を、第2情報の検知間隔未満まで小さくすることができ、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。すなわち、端末装置10は、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。 Thereby, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modification can appropriately estimate the timing when the user moves from the outdoor to the indoor by using the first information and the second information. For example, by using the first information and the second information, the terminal device 10 can reduce the error in the estimation of the timing when the user moves from the outdoor to the indoor, to less than the detection interval of the second information. It is possible to properly estimate the timing when the vehicle moves from the outdoor to the indoor. That is, the terminal device 10 can appropriately estimate the timing when a predetermined event occurs.

また、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10において、推定部152は、第1情報により前記所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、第2情報により所定の事象が検知されたタイミングのうち、第2情報の変化の大きさに基づいて選択されるタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。 Further, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modification, the estimation unit 152 uses the second information between the timing at which the predetermined event is detected by the first information and the detection timing before the timing. Among the timings when the predetermined event is detected by, the timing selected based on the magnitude of the change of the second information is estimated as the timing when the predetermined event occurs.

これにより、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10は、第2情報により所定の事象に関する変化が検知されたタイミングから変化の大きさに基づいてタイミングを選択することにより、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。 As a result, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example selects the timing based on the magnitude of the change from the timing at which the change related to the predetermined event is detected by the second information, so that the predetermined event is generated. It is possible to appropriately estimate the timing at which the occurrence of.

また、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10において、推定部152は、所定の事象が生じたタイミングにおける第2情報を用いた学習により、所定の事象が生じたタイミングを推定する。 Further, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example, the estimation unit 152 estimates the timing at which the predetermined event has occurred by learning using the second information at the timing at which the predetermined event has occurred.

これにより、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10は、例えば、第2情報により所定の事象が生じたと推定されたタイミング以前における第2情報の変化のパターンを学習することにより生成したモデルを用いて、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。 Thereby, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example is generated by learning the pattern of change in the second information before the timing when it is estimated that the predetermined event has occurred due to the second information. The model can be used to properly estimate when the given event occurred.

また、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10において、推定部152は、第2情報により前記所定の事象が検知された場合に、第1情報を検知するセンサ(実施形態1においては「第1センサ111」)に第1情報を検知させる。 Further, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example, the estimation unit 152 detects the first information when the predetermined event is detected by the second information (in the first embodiment, the sensor detects the first information. The "first sensor 111") is caused to detect the first information.

これにより、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10は、第1情報の検知間隔が経過する前に第1センサ111に第1情報を検知させることにより、タイミングの推定における誤差を小さくすることができる。すなわち、端末装置10は、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。 Thereby, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modification reduces the error in the timing estimation by causing the first sensor 111 to detect the first information before the detection interval of the first information elapses. can do. That is, the terminal device 10 can appropriately estimate the timing when a predetermined event occurs.

また、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10において、取得部151は、所定のセンサ(実施形態1においては「第1センサ111」。以下同じ)により検知された第1情報と、所定のセンサ以外のセンサ(実施形態1においては「第2センサ112」)により検知された第2情報とを取得する。推定部152は、所定の事象が生じたタイミングとして、屋外と屋内との間をユーザが移動したタイミングを推定する。 Further, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example, the acquisition unit 151 includes the first information detected by a predetermined sensor (“first sensor 111” in the first embodiment. The same applies hereinafter), and The second information detected by a sensor (“second sensor 112” in the first embodiment) other than the predetermined sensor is acquired. The estimation unit 152 estimates the timing when the user moves between the outdoor and the indoor, as the timing when the predetermined event occurs.

これにより、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10は、センサにより検知された情報である第1情報と第2情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。例えば、端末装置10は、第1情報と第2情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングの推定における誤差を、第2の間隔SR2未満まで小さくすることができ、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。すなわち、端末装置10は、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。 Accordingly, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modification appropriately uses the first information and the second information, which are the information detected by the sensor, to appropriately determine the timing when the user moves from the outdoor to the indoor. Can be estimated. For example, the terminal device 10 can reduce the error in the estimation of the timing when the user moves from the outdoor to the indoor to less than the second interval SR2 by using the first information and the second information. It is possible to properly estimate the timing of moving from the outdoor to the indoor. That is, the terminal device 10 can appropriately estimate the timing when a predetermined event occurs.

また、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10において、取得部151は、GPSセンサにより検知された位置情報の精度を示す第1情報と、GPSセンサ以外のセンサにより検知された第2情報とを取得する。 In addition, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modification, the acquisition unit 151 uses the first information indicating the accuracy of the position information detected by the GPS sensor and the second information detected by a sensor other than the GPS sensor. Get information and.

これにより、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10は、GPSセンサにより検知された位置情報の精度を示す第1情報を用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングをさらに精度よく推定することができる。 With this, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example uses the first information indicating the accuracy of the position information detected by the GPS sensor to further improve the accuracy of the timing at which the user moves from the outdoor to the indoor. It can be well estimated.

また、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10において、取得部151は、所定の事象の検知に用いる複数種類の第2情報を取得する。また、推定部152は、複数種類の第2情報のうち、所定数以上の第2情報により所定の事象が検知されたタイミングに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定する。 In addition, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modification, the acquisition unit 151 acquires a plurality of types of second information used for detecting a predetermined event. Further, the estimation unit 152 estimates the timing at which the predetermined event occurs based on the timing at which the predetermined event is detected by the predetermined number or more of the second information among the plurality of types of second information.

これにより、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10は、複数種類の第2情報を用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングをさらに精度よく推定することができる。すなわち、端末装置10は、所定の事象が生じたタイミングをさらに精度よく推定することができる。 Thereby, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modification can more accurately estimate the timing when the user moves from the outdoor to the indoor by using the plurality of types of second information. That is, the terminal device 10 can more accurately estimate the timing at which the predetermined event has occurred.

また、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10において、推定部152は、複数種類の第2情報の各々により所定の事象が検知された複数のタイミングのうち、複数種類の第2情報の各々の変化の大きさに基づいて選択されるタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。 In addition, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example, the estimation unit 152 includes a plurality of types of second information among a plurality of timings when a predetermined event is detected by each of the plurality of types of second information. The timing selected based on the magnitude of the change of each is estimated as the timing at which the predetermined event has occurred.

これにより、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10は、複数種類の第2情報の変化の大きさに基づいてタイミングを選択することにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングをさらに精度よく推定することができる。すなわち、端末装置10は、所定の事象が生じたタイミングをさらに精度よく推定することができる。 As a result, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modification further selects the timing based on the magnitude of the change in the plurality of types of second information, thereby further increasing the timing at which the user moves from the outdoor to the indoor. It can be estimated accurately. That is, the terminal device 10 can more accurately estimate the timing at which the predetermined event has occurred.

また、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10において、推定部152は、複数種類の第2情報の各々の重みと変化の大きさとに基づいて選択されるタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。 Further, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example, the estimation unit 152 causes the predetermined event to occur at the timing selected based on the weight and the magnitude of change of each of the plurality of types of second information. It is estimated as the timing.

これにより、第1の実施形態及び変形例に係る端末装置10は、複数種類の第2情報の各々の重みと変化の大きさに基づいてタイミングを選択することにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングをさらに精度よく推定することができる。すなわち、端末装置10は、所定の事象が生じたタイミングをさらに精度よく推定することができる。 With this, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example allows the user to move from outdoors to indoors by selecting the timing based on the weight of each of the plurality of types of second information and the magnitude of change. The timing can be estimated more accurately. That is, the terminal device 10 can more accurately estimate the timing at which the predetermined event has occurred.

また、第2の実施形態に係る推定装置100は、取得部131と、推定部132とを有する。取得部131は、第1情報と、前記第1情報よりも高い頻度で取得される第2情報とを取得する。推定部132は、第1情報に基づいてユーザにおける所定の事象の発生を推定し、第2情報に基づいてユーザにおける所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングを推定する。 Moreover, the estimation device 100 according to the second embodiment includes an acquisition unit 131 and an estimation unit 132. The acquisition unit 131 acquires the first information and the second information acquired at a higher frequency than the first information. The estimating unit 132 estimates the occurrence of a predetermined event in the user based on the first information, and estimates the timing at which a psychological change regarding the predetermined event occurs in the user based on the second information.

これにより、第2の実施形態に係る推定装置100は、第1情報と第2情報とを用いることにより、ユーザに商品を購入する意欲が生じたタイミングを適切に推定することができる。すなわち、推定装置100は、ユーザにおける所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングを適切に推定することができる。 Thus, the estimation device 100 according to the second embodiment can appropriately estimate the timing at which the user has the motivation to purchase the product by using the first information and the second information. That is, the estimation device 100 can appropriately estimate the timing at which a psychological change regarding a predetermined event occurs in the user.

〔9.ハードウェア構成〕
上述してきた第1の実施形態および変形例に係る端末装置10や第2の実施形態に係る推定装置100は、例えば図15に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図15は、推定装置の機能を実現するコンピュータ1000の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
[9. Hardware configuration]
The terminal device 10 according to the first embodiment and the modification example described above and the estimation device 100 according to the second embodiment are realized by, for example, a computer 1000 configured as shown in FIG. FIG. 15 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer 1000 that realizes the function of the estimation device. The computer 1000 has a CPU 1100, a RAM 1200, a ROM 1300, an HDD 1400, a communication interface (I/F) 1500, an input/output interface (I/F) 1600, and a media interface (I/F) 1700.

CPU1100は、ROM1300またはHDD1400に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。 The CPU 1100 operates based on a program stored in the ROM 1300 or the HDD 1400, and controls each unit. The ROM 1300 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 starts up, a program dependent on the hardware of the computer 1000, and the like.

HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス1500は、所定のネットワークを介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータを所定のネットワークを介して他の機器へ送信する。 The HDD 1400 stores programs executed by the CPU 1100, data used by the programs, and the like. The communication interface 1500 receives data from another device via a predetermined network, sends the data to the CPU 1100, and transmits the data generated by the CPU 1100 to another device via the predetermined network.

CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、生成したデータを入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。 The CPU 1100 controls output devices such as a display and a printer and input devices such as a keyboard and a mouse via the input/output interface 1600. The CPU 1100 acquires data from the input device via the input/output interface 1600. Further, the CPU 1100 outputs the generated data to the output device via the input/output interface 1600.

メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。 The media interface 1700 reads a program or data stored in the recording medium 1800 and provides the program or data to the CPU 1100 via the RAM 1200. The CPU 1100 loads the program from the recording medium 1800 onto the RAM 1200 via the media interface 1700, and executes the loaded program. The recording medium 1800 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) and a PD (Phase change rewritable Disk), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. Etc.

例えば、コンピュータ1000が第1の実施形態および変形例に係る端末装置10や第2の実施形態に係る推定装置100として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定のネットワークを介してこれらのプログラムを取得してもよい。 For example, when the computer 1000 functions as the terminal device 10 according to the first embodiment and the modification or the estimation device 100 according to the second embodiment, the CPU 1100 of the computer 1000 executes the program loaded on the RAM 1200. As a result, the function of the control unit 130 is realized. The CPU 1100 of the computer 1000 reads these programs from the recording medium 1800 and executes them, but as another example, these programs may be acquired from another device via a predetermined network.

以上、本願の実施形態および変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 As described above, some of the embodiments and modifications of the present application have been described in detail based on the drawings, but these are merely examples, and various aspects based on the knowledge of those skilled in the art, including the mode described in the row of the disclosure of the invention, are included. It is possible to implement the present invention in other forms that are modified or improved.

〔10.その他〕
また、上記各実施形態および変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
[10. Other]
Further, among the respective processes described in the above embodiments and modifications, all or part of the processes described as being automatically performed may be manually performed, or as the manually performed. All or part of the processing described may be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the illustrated information.

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Further, each constituent element of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily have to be physically configured as illustrated. That is, the specific form of distribution/integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or part of the device may be functionally or physically distributed/arranged in arbitrary units according to various loads and usage conditions. It can be integrated and configured.

また、上述してきた各実施形態および変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Further, the above-described respective embodiments and modified examples can be appropriately combined within a range in which the processing content is not inconsistent.

また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 Further, the "section (module, unit)" described above can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as an acquisition unit or an acquisition circuit.

10 端末装置(推定装置)
111 第1センサ
112 第2センサ
141 第1情報記憶部
142 第2情報記憶部
15 制御部
151 取得部
152 推定部
153 送信部
154 表示部
100 推定装置
121 第1情報記憶部
122 第2情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 推定部
133 送信部
10 Terminal device (estimation device)
111 first sensor 112 second sensor 141 first information storage unit 142 second information storage unit 15 control unit 151 acquisition unit 152 estimation unit 153 transmission unit 154 display unit 100 estimation device 121 first information storage unit 122 second information storage unit 130 control unit 131 acquisition unit 132 estimation unit 133 transmission unit

Claims (19)

第1情報と、前記第1情報よりも高い頻度で検知される第2情報とを取得する取得部と、
前記第1情報に基づいて所定の事象の発生を推定し、前記第2情報に基づいて前記所定の事象が生じたタイミングを推定する推定部と、
を備え
前記取得部は、
前記所定の事象に対する検知精度が前記第2情報よりも高い前記第1情報を取得する
ことを特徴とする推定装置。
An acquisition unit that acquires first information and second information that is detected with a frequency higher than that of the first information;
An estimation unit that estimates the occurrence of a predetermined event based on the first information and estimates the timing at which the predetermined event occurs based on the second information;
Equipped with
The acquisition unit is
An estimation apparatus, characterized in that the first information, which has a higher detection accuracy for the predetermined event, than the second information is acquired .
第1情報と、前記第1情報よりも高い頻度で検知される第2情報とを取得する取得部と、
前記第1情報に基づいて所定の事象の発生を推定し、前記第2情報に基づいて前記所定の事象が生じたタイミングを推定する推定部と、
を備え、
前記推定部は、
前記第1情報により前記所定の事象が検知されたタイミング以前において、前記第2情報により前記所定の事象が検知されたタイミングを前記所定の事象が生じたタイミングとして推定する
ことを特徴とする推定装置。
An acquisition unit that acquires first information and second information that is detected with a frequency higher than that of the first information;
An estimation unit that estimates the occurrence of a predetermined event based on the first information and estimates the timing at which the predetermined event occurs based on the second information;
Equipped with
The estimation unit is
The timing at which the predetermined event is detected by the second information is estimated as the timing at which the predetermined event occurs before the timing at which the predetermined event is detected by the first information.
An estimation device characterized by the above .
第1情報と、前記第1情報よりも高い頻度で検知される第2情報とを取得する取得部と、
前記第1情報に基づいて所定の事象の発生を推定し、前記第2情報に基づいて前記所定の事象が生じたタイミングを推定する推定部と、
を備え、
前記推定部は、
前記第2情報により前記所定の事象が検知された場合に、前記第1情報を検知するセンサに前記第1情報を検知させる
ことを特徴とする推定装置。
An acquisition unit that acquires first information and second information that is detected with a frequency higher than that of the first information;
An estimation unit that estimates the occurrence of a predetermined event based on the first information and estimates the timing at which the predetermined event occurs based on the second information;
Equipped with
The estimation unit is
When the predetermined event is detected by the second information, a sensor for detecting the first information is caused to detect the first information.
An estimation device characterized by the above .
第1情報と、前記第1情報よりも高い頻度で検知される第2情報とを取得する取得部と、
前記第1情報に基づいて所定の事象の発生を推定し、前記第2情報に基づいて前記所定の事象が生じたタイミングを推定する推定部と、
を備え、
前記取得部は、
所定のセンサにより検知された前記第1情報と、前記所定のセンサ以外のセンサにより検知された前記第2情報とを取得し、
前記推定部は、
前記所定の事象が生じたタイミングとして、屋外と屋内との間をユーザが移動したタイミングを推定する
ことを特徴とする推定装置。
An acquisition unit that acquires first information and second information that is detected with a frequency higher than that of the first information;
An estimation unit that estimates the occurrence of a predetermined event based on the first information and estimates the timing at which the predetermined event occurs based on the second information;
Equipped with
The acquisition unit is
Acquiring the first information detected by a predetermined sensor and the second information detected by a sensor other than the predetermined sensor,
The estimation unit is
As the timing when the predetermined event occurs, the timing when the user moves between the outdoor and the indoor is estimated.
An estimation device characterized by the above .
前記推定部は、
前記第1情報により前記所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、前記第2情報により前記所定の事象が検知されたタイミングを前記所定の事象が生じたタイミングとして推定する
ことを特徴とする請求項に記載の推定装置。
The estimation unit is
Between the timing at which the predetermined event is detected by the first information and the detection timing before the timing, the timing at which the predetermined event is detected by the second information is set as the timing at which the predetermined event occurs. The estimation device according to claim 2 , which estimates.
前記推定部は、
前記第1情報により前記所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、前記第2情報により前記所定の事象が検知されたタイミングのうち、前記第2情報の変化の大きさに基づいて選択されるタイミングを前記所定の事象が生じたタイミングとして推定する
ことを特徴とする請求項に記載の推定装置。
The estimation unit is
Between the timing at which the predetermined event is detected by the first information and the detection timing before the timing, the change in the second information is detected at the timing at which the predetermined event is detected by the second information. The estimation device according to claim 5 , wherein the timing selected based on the size is estimated as the timing at which the predetermined event has occurred.
前記取得部は、
GPSセンサにより検知された位置情報の精度を示す前記第1情報と、前記GPSセンサ以外のセンサにより検知された前記第2情報とを取得する
ことを特徴とする請求項に記載の推定装置。
The acquisition unit is
The estimation device according to claim 4 , wherein the first information indicating the accuracy of the position information detected by the GPS sensor and the second information detected by a sensor other than the GPS sensor are acquired.
前記推定部は、
前記所定の事象が生じたタイミングにおける前記第2情報を用いた学習により、前記所定の事象が生じたタイミングを推定する
ことを特徴とする請求項1〜のいずれか1項に記載の推定装置。
The estimation unit is
By learning the predetermined event using the second information in timing caused estimating apparatus according to any one of claims 1 to 7, characterized in that said predetermined event to estimate the timing generated ..
前記取得部は、
前記所定の事象の検知に用いる複数種類の第2情報を取得し、
前記推定部は、
前記複数種類の第2情報のうち、所定数以上の第2情報により前記所定の事象が検知されたタイミングに基づいて、前記所定の事象が生じたタイミングを推定する
ことを特徴とする請求項1〜のいずれか1項に記載の推定装置。
The acquisition unit is
Acquiring a plurality of types of second information used to detect the predetermined event,
The estimation unit is
The timing at which the predetermined event occurs is estimated based on the timing at which the predetermined event is detected by a predetermined number or more of the second information of the plurality of types of second information. estimating apparatus according to any one of 1-8.
前記推定部は、
前記複数種類の第2情報の各々により前記所定の事象が検知された複数のタイミングのうち、前記複数種類の第2情報の各々の変化の大きさに基づいて選択されるタイミングを前記所定の事象が生じたタイミングとして推定する
ことを特徴とする請求項に記載の推定装置。
The estimation unit is
Of the plurality of timings at which the predetermined event is detected by each of the plurality of types of second information, the timing selected based on the magnitude of change of each of the plurality of types of second information is the predetermined event. The estimation device according to claim 9 , wherein the estimation is performed as a timing at which the occurrence occurs.
前記推定部は、
前記複数種類の第2情報の各々の重みと前記変化の大きさとに基づいて選択されるタイミングを前記所定の事象が生じたタイミングとして推定する
ことを特徴とする請求項10に記載の推定装置。
The estimation unit is
The estimation device according to claim 10 , wherein the timing selected based on the weight of each of the plurality of types of second information and the magnitude of the change is estimated as the timing at which the predetermined event has occurred.
コンピュータが実行する推定方法であって、
第1情報と、前記第1情報よりも高い頻度で検知される第2情報とを取得する取得工程と、
前記第1情報に基づいて所定の事象の発生を推定し、前記第2情報に基づいて前記所定の事象が生じたタイミングを推定する推定工程と、
を含み、
前記取得工程は、
前記所定の事象に対する検知精度が前記第2情報よりも高い前記第1情報を取得する
ことを特徴とする推定方法。
A computer-implemented estimation method,
An acquisition step of acquiring first information and second information detected at a higher frequency than the first information;
An estimation step of estimating the occurrence of a predetermined event based on the first information and estimating the timing at which the predetermined event occurs based on the second information;
Only including,
The acquisition step is
An estimation method, characterized in that the first information having a higher detection accuracy for the predetermined event than the second information is acquired .
第1情報と、前記第1情報よりも高い頻度で検知される第2情報とを取得する取得手順と、
前記第1情報に基づいて所定の事象の発生を推定し、前記第2情報に基づいて前記所定の事象が生じたタイミングを推定する推定手順と、
をコンピュータに実行させ
前記取得手順は、
前記所定の事象に対する検知精度が前記第2情報よりも高い前記第1情報を取得する
ことを特徴とする推定プログラム。
An acquisition procedure for acquiring the first information and the second information detected at a higher frequency than the first information;
An estimation procedure for estimating the occurrence of a predetermined event based on the first information and estimating the timing at which the predetermined event occurs based on the second information;
To the computer ,
The acquisition procedure is
An estimation program, characterized in that the first information having a higher detection accuracy for the predetermined event than the second information is acquired .
コンピュータが実行する推定方法であって、A computer-implemented estimation method,
第1情報と、前記第1情報よりも高い頻度で検知される第2情報とを取得する取得工程と、An acquisition step of acquiring first information and second information detected at a higher frequency than the first information;
前記第1情報に基づいて所定の事象の発生を推定し、前記第2情報に基づいて前記所定の事象が生じたタイミングを推定する推定工程と、An estimation step of estimating the occurrence of a predetermined event based on the first information and estimating the timing at which the predetermined event occurs based on the second information;
を含み、Including
前記推定工程は、The estimation step is
前記第1情報により前記所定の事象が検知されたタイミング以前において、前記第2情報により前記所定の事象が検知されたタイミングを前記所定の事象が生じたタイミングとして推定するThe timing at which the predetermined event is detected by the second information is estimated as the timing at which the predetermined event occurs before the timing at which the predetermined event is detected by the first information.
ことを特徴とする推定方法。An estimation method characterized by the above.
第1情報と、前記第1情報よりも高い頻度で検知される第2情報とを取得する取得手順と、An acquisition procedure for acquiring the first information and the second information detected at a higher frequency than the first information;
前記第1情報に基づいて所定の事象の発生を推定し、前記第2情報に基づいて前記所定の事象が生じたタイミングを推定する推定手順と、An estimation procedure for estimating the occurrence of a predetermined event based on the first information and estimating the timing at which the predetermined event occurs based on the second information;
をコンピュータに実行させ、To the computer,
前記推定手順は、The estimation procedure is
前記第1情報により前記所定の事象が検知されたタイミング以前において、前記第2情報により前記所定の事象が検知されたタイミングを前記所定の事象が生じたタイミングとして推定するThe timing at which the predetermined event is detected by the second information is estimated as the timing at which the predetermined event occurs before the timing at which the predetermined event is detected by the first information.
ことを特徴とする推定プログラム。An estimation program characterized by the above.
コンピュータが実行する推定方法であって、A computer-implemented estimation method,
第1情報と、前記第1情報よりも高い頻度で検知される第2情報とを取得する取得工程と、An acquisition step of acquiring first information and second information detected at a higher frequency than the first information;
前記第1情報に基づいて所定の事象の発生を推定し、前記第2情報に基づいて前記所定の事象が生じたタイミングを推定する推定工程と、An estimation step of estimating the occurrence of a predetermined event based on the first information and estimating the timing at which the predetermined event occurs based on the second information;
を含み、Including
前記推定工程は、The estimation step is
前記第2情報により前記所定の事象が検知された場合に、前記第1情報を検知するセンサに前記第1情報を検知させるWhen the predetermined event is detected by the second information, a sensor for detecting the first information is caused to detect the first information.
ことを特徴とする推定方法。An estimation method characterized by the above.
第1情報と、前記第1情報よりも高い頻度で検知される第2情報とを取得する取得手順と、An acquisition procedure for acquiring the first information and the second information detected at a higher frequency than the first information;
前記第1情報に基づいて所定の事象の発生を推定し、前記第2情報に基づいて前記所定の事象が生じたタイミングを推定する推定手順と、An estimation procedure for estimating the occurrence of a predetermined event based on the first information and estimating the timing at which the predetermined event occurs based on the second information;
をコンピュータに実行させ、To the computer,
前記推定手順は、The estimation procedure is
前記第2情報により前記所定の事象が検知された場合に、前記第1情報を検知するセンサに前記第1情報を検知させるWhen the predetermined event is detected by the second information, a sensor for detecting the first information is caused to detect the first information.
ことを特徴とする推定プログラム。An estimation program characterized by the above.
コンピュータが実行する推定方法であって、A computer-implemented estimation method,
第1情報と、前記第1情報よりも高い頻度で検知される第2情報とを取得する取得工程と、An acquisition step of acquiring first information and second information detected at a higher frequency than the first information;
前記第1情報に基づいて所定の事象の発生を推定し、前記第2情報に基づいて前記所定の事象が生じたタイミングを推定する推定工程と、An estimation step of estimating the occurrence of a predetermined event based on the first information and estimating the timing at which the predetermined event occurs based on the second information;
を含み、Including
前記取得工程は、The acquisition step is
所定のセンサにより検知された前記第1情報と、前記所定のセンサ以外のセンサにより検知された前記第2情報とを取得し、Acquiring the first information detected by a predetermined sensor and the second information detected by a sensor other than the predetermined sensor,
前記推定工程は、The estimation step is
前記所定の事象が生じたタイミングとして、屋外と屋内との間をユーザが移動したタイミングを推定するAs the timing when the predetermined event occurs, the timing when the user moves between the outdoor and the indoor is estimated.
ことを特徴とする推定方法。An estimation method characterized by the above.
第1情報と、前記第1情報よりも高い頻度で検知される第2情報とを取得する取得手順と、An acquisition procedure for acquiring the first information and the second information detected at a higher frequency than the first information;
前記第1情報に基づいて所定の事象の発生を推定し、前記第2情報に基づいて前記所定の事象が生じたタイミングを推定する推定手順と、An estimation procedure for estimating the occurrence of a predetermined event based on the first information and estimating the timing at which the predetermined event occurs based on the second information;
をコンピュータに実行させ、To the computer,
前記取得手順は、The acquisition procedure is
所定のセンサにより検知された前記第1情報と、前記所定のセンサ以外のセンサにより検知された前記第2情報とを取得し、Acquiring the first information detected by a predetermined sensor and the second information detected by a sensor other than the predetermined sensor,
前記推定手順は、The estimation procedure is
前記所定の事象が生じたタイミングとして、屋外と屋内との間をユーザが移動したタイミングを推定するAs the timing when the predetermined event occurs, the timing when the user moves between the outdoor and the indoor is estimated.
ことを特徴とする推定プログラム。An estimation program characterized by the above.
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