JP6766434B2 - デバイス選択方法、デバイス選択プログラム及びデバイス選択装置 - Google Patents

Description

本発明は、デバイス選択方法、デバイス選択プログラム及びデバイス選択装置に関する。

人が携帯するデバイス、例えばスマートフォンやウェアラブルデバイスなどを通じて各種のログを収集する技術がある。例えば、人間の生活、行いや体験を、映像、音声および位置情報などのデジタルデータとして記録するライフログなどが知られている。

特開２０１３−５２９４号公報 特開２０１１−６１２６４号公報 特開２０１２−１２４８８１号公報 特開２００９−２９６４３３号公報

しかしながら、上記の技術では、デバイスで映像や音声などが継続してセンシングされることになるので、バッテリの消費が激しくなってしまう一面がある。

１つの側面では、本発明は、バッテリを節約できるデバイス選択方法、デバイス選択プログラム及びデバイス選択装置を提供することを目的とする。

一態様では、デバイス選択方法は、ユーザが携帯する第１のデバイスから第１のメディアデータを収集し、前記第１のデバイスと異なる第２のデバイスから第２のメディアデータを収集し、前記第１のメディアデータ及び前記第２のメディアデータの間で類似度を算出し、前記類似度に基づいて、メディアデータのセンシングに用いるデバイスとして、前記第１のデバイス及び前記第２のデバイスのうちのいずれかのデバイスを選択する処理がコンピュータにより実行される。

１つの側面として、バッテリを節約できる。

図１は、実施例１に係るデータ収集システムの構成例を示す図である。 図２は、実施例１に係るサーバ装置の機能的構成を示すブロック図である。 図３は、デバイスデータの一例を示す図である。 図４は、実施例１に係るデバイス選択処理の手順を示すフローチャートである。 図５は、実施例１及び実施例２に係るデバイス選択プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。

以下に添付図面を参照して本願に係るデバイス選択方法、デバイス選択プログラム及びデバイス選択装置について説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、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。

［データ収集システム］
図１は、実施例１に係るデータ収集システムの構成例を示す図である。図１に示すデータ収集システム１は、ユーザデバイス３０又は代行デバイス５０Ａ〜５０Ｃを用いて、人間の生活、行いや体験を映像または音声などのメディアデータとして収集するデータ収集サービス、例えばライフログなどのようなサービスを提供するものである。なお、以下では、あくまで一例として、ユーザデバイス３０が起動中である期間にわたってメディアデータの収集および記録がバックグラウンドで自動的に行われる場合を例に挙げて説明を行う。

図１に示すように、データ収集システム１には、サーバ装置１０と、ユーザデバイス３０と、代行デバイス５０Ａ〜５０Ｃとが含まれる。図１には、１つのユーザデバイス３０と、３つの代行デバイス５０Ａ〜５０Ｃとを例示したが、任意の数のユーザデバイス及び代行デバイスがサーバ装置１０に収容されることとしてもかまわない。以下では、代行デバイス５０Ａ〜５０Ｃを総称する場合に「代行デバイス５０」と記載する場合がある。

サーバ装置１０と、ユーザデバイス３０及び代行デバイス５０との間は、ネットワーク２を介して接続される。かかるネットワーク２は、有線または無線を問わず、任意の通信網により構築することができるが、その一部に移動体通信網、いわゆるモバイルネットワークが含まれることとしてもかまわない。例えば、ネットワーク２には、ユーザデバイス３０を収容するセルに対応する最寄りの基地局が含まれることとしてもかまわない。

サーバ装置１０は、ユーザデバイス３０に上記のデータ収集サービスを提供するコンピュータである。

一実施形態として、サーバ装置１０は、パッケージソフトウェア又はオンラインソフトウェアとして、上記のデータ収集サービスを実現するデータ収集プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、サーバ装置１０は、上記のデータ収集サービスを提供するＷｅｂサーバとして実装することとしてもよいし、アウトソーシングによって上記のデータ収集サービスを提供するクラウドとして実装することとしてもかまわない。

ユーザデバイス３０は、ユーザが携帯する端末装置である。

一実施形態として、ユーザデバイス３０には、スマートフォン、携帯電話機やＰＨＳ（Personal Handyphone System）などの移動体通信端末のみならず、タブレット端末やスレート端末などを採用することができる。このようにハンドヘルド型の携帯端末装置に限定されず、ユーザデバイス３０には、ヘッドマウントディスプレイやスマートウォッチなどのウェアラブルデバイスを採用することができる。

ユーザデバイス３０は、ユーザデバイス３０に搭載されるセンサを用いて、音声や映像などのメディアデータをセンシングすることができる。例えば、音声のセンシングには、ユーザデバイス３０に搭載されたマイクロフォンを用いることができる。このマイクロフォンは、特定の方向への指向性を有するものであってもよいし、無指向性のものであってもかまわない。また、映像のセンシングには、ユーザデバイス３０に搭載されたカメラを用いることができる。このカメラによって撮像される映像は、静止画であってもよいし、動画であってもよい。

代行デバイス５０は、メディアデータのセンシングを代行するデバイスである。

一実施形態として、代行デバイス５０には、据置き型または設置型のデバイスを採用することができる。例えば、入退室管理、監視や認証などを実現する観点から、区画や施設などの環境にマイク付きのカメラが設けられる場合がある。このようなマイク付きのカメラは、ユーザデバイス３０で実施されるメディアデータのセンシングをサーバ装置１０からの指示にしたがって代行することができる。この他、マイクロフォンがマイク端子を介して接続された据置き型またはノート型のコンピュータ、例えばパーソナルコンピュータを代行デバイス５０として実装することもできる。さらに、ゲートウェイ装置などの中継装置においてもＵＳＢ（Universal Serial Bus）端子を介して各種のデバイスを接続できるものが多いので、これを代行デバイス５０として実装することもできる。なお、ここでは、説明の便宜上、あくまで一例として、代行デバイス５０が据置き型または設置型のデバイスである場合を例示するが、後述の通り、他のユーザにより携帯されるユーザデバイスを代行デバイス５０とすることができる点を付言しておく。

ここで、本実施例に係るサーバ装置１０は、上記のデータ収集サービスの一環として、ユーザが携帯するユーザデバイス及び他のデバイスの間でメディアデータの類似度が閾値以上であるか否かにより、メディアデータをセンシングさせるデバイスを選択するデバイス選択サービスを提供する。

すなわち、上記のユーザデバイス３０は、必ずしも外部電源に接続された状態で稼働できるとは限らず、バッテリから供給される電力により稼働する。このような状況の下、マイクやカメラが連続して駆動されると、バッテリの消費が激しくなる。この結果、ユーザデバイス３０のバッテリの持続時間が短くなったり、メディアデータのセンシング以外の用途でのユーザデバイス３０の使用が制限されたりする。

このことから、サーバ装置１０は、メディアデータのセンシングをユーザデバイス３０の周囲に存在する代行デバイス５０に代行させる。例えば、図１には、一例として、３つの代行デバイス５０Ａ、５０Ｂ及び５０Ｃが領域Ａ、領域Ｂおよび領域Ｃに設置されている。このように、代行デバイス５０Ａ、５０Ｂ及び５０Ｃの３つの他のデバイスにユーザデバイス３０におけるメディアデータのセンシングを代行させうる状況にある。例えば、図１に示す通り、ユーザデバイス３０が領域Ａに位置する場合、代行デバイス５０Ａにユーザデバイス３０におけるメディアデータのセンシングを代行させることも考えられる。

このとき、サーバ装置１０は、代行デバイス５０Ａにユーザデバイス３０におけるメディアデータのセンシングを直ちに代行させるとは限らない。なぜなら、ユーザデバイス３０及び代行デバイス５０Ａが一定の範囲内に存在するからといって必ずしも両者でセンシングされるメディアデータまでもが類似するとは限らないからである。

よって、サーバ装置１０は、ユーザデバイス３０によりセンシングされるメディアデータとの間で類似度が閾値以上であるメディアデータをセンシングできる代行デバイス５０が存在する場合に始めてその代行デバイスにメディアデータのセンシングを代行させる。その一方で、サーバ装置１０は、ユーザデバイス３０によりセンシングされるメディアデータとの間で類似度が閾値未満であるメディアデータしかセンシングできない代行デバイス５０ばかりである場合、ユーザデバイス３０にメディアデータをセンシングさせる。

以上のデバイス選択により、ユーザデバイス３０及び代行デバイス５０の間で互いが類似するメディアデータがセンシングされる場合に絞って代行デバイス５０にユーザデバイス３０のメディアデータのセンシングを代行させることができる。したがって、本実施例に係るサーバ装置１０によれば、バッテリを節約できる。さらに、バッテリの節約を実現するにあたって、ユーザデバイス３０を携帯するユーザに関する生活、行いや体験をコンテンツとして含むメディアデータをセンシングできる可能性も高めることができる。

［サーバ装置１０の構成］
図２は、実施例１に係るサーバ装置１０の機能的構成を示すブロック図である。図２に示すように、サーバ装置１０は、通信Ｉ／Ｆ（InterFace）部１１と、記憶部１３と、制御部１５とを有する。なお、図２には、データの授受の関係を表す実線が示されているが、図２には、説明の便宜上、最小限の部分について示されているに過ぎない。すなわち、各処理部に関するデータの入出力は、図示の例に限定されず、図示以外のデータの入出力、例えば処理部及び処理部の間、処理部及びデータの間、並びに、処理部及び外部装置の間のデータの入出力が行われることとしてもかまわない。

通信Ｉ／Ｆ部１１は、他の装置、例えばユーザデバイス３０や代行デバイス５０との間で通信制御を行うインタフェースである。

一実施形態として、通信Ｉ／Ｆ部１１には、ＬＡＮ（Local Area Network）カードなどのネットワークインタフェースカードを採用できる。例えば、通信Ｉ／Ｆ部１１は、メディアデータのセンシング指示をユーザデバイス３０または代行デバイス５０へ送信したり、ユーザデバイス３０または代行デバイス５０によりセンシングされたメディアデータを受信したりする。

記憶部１３は、制御部１５で実行されるＯＳ（Operating System）を始め、上記のデータ収集サービス、その一環として実行されるデバイス選択サービスを実現するアプリケーションプログラムなどの各種プログラムに用いられるデータを記憶する記憶デバイスである。

一実施形態として、記憶部１３は、サーバ装置１０における補助記憶装置として実装することができる。例えば、記憶部１３には、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスクやＳＳＤ（Solid State Drive）などを採用できる。なお、記憶部１３は、必ずしも補助記憶装置として実装されずともよく、サーバ装置１０における主記憶装置として実装することもできる。この場合、記憶部１３には、各種の半導体メモリ素子、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やフラッシュメモリを採用できる。

記憶部１３は、制御部１５で実行されるプログラムに用いられるデータの一例として、デバイスデータ１３ａと、メディアデータ１３ｂとを記憶する。これらデバイスデータ１３ａ及びメディアデータ１３ｂ以外にも、ユーザもしくはそのグループに関する属性情報の他、各種サービスに関する定義、例えばユーザごとにユーザデバイス３０でセンシングさせるメディアデータの種類（音声、映像、音声＋映像など）、サービスの適用期間などの情報も併せて記憶することもできる。

デバイスデータ１３ａは、各種のデバイスに関するデータである。ここでは、一例として、上記のユーザデバイス３０及び上記の代行デバイス５０の両方を併せて１つのデータとして扱う場合を例示するが、これらを２つに分離することとしてもかまわない。

一実施形態として、デバイスデータ１３ａには、デバイスＩＤ（IDentification）、機能、位置、ユーザＩＤ、電源接続およびバッテリ残量などの項目を含むデータを採用できる。ここで言う「デバイスＩＤ」とは、デバイスの識別情報を指す。このデバイスＩＤには、任意の体系の識別子を採用できる。例えば、データ収集システム１によって採番されるＩＤを用いることもできれば、各デバイスが持つ個体の識別番号、例えば製造番号などをデバイスＩＤとして用いることもできる。また、「機能」とは、デバイスが有する機能の中でもセンシングに関する機能の搭載状況を指す。ここでは、一例として、音声のメディアデータをセンシングできるデバイスには「録音」、映像のメディアデータをセンシングできるデバイスには「カメラ」、音声および映像のメディアデータをセンシングできるデバイスには「録音＋カメラ」と表される例を示す。また、「位置」とは、デバイスの現在位置を指し、例えば、緯度および経度などのグローバル座標系で表すこともできるし、位置が識別可能である地名、施設名や区画名などにより表すこともできる。また、「ユーザＩＤ」とは、ユーザデバイス３０のユーザの識別情報を指す。また、「電源接続」とは、商用電源等の外部電源への接続状態を指す。ここでは、一例として、外部電源と接続されているデバイスが「○」と表される一方で、外部電源と接続されていないデバイス、言い換えればバッテリで駆動するデバイスが「×」と表される例を示す。また、「バッテリ残量」とは、デバイスのバッテリの残量を指し、あくまで一例として、バッテリの容量に対する残量の割合で表すことができる。

図３は、デバイスデータ１３ａの一例を示す図である。図３には、一例として、Ｄ００１〜Ｄ００７で識別される７つのデバイスに関するデータが抜粋して示されている。図３に示すデバイスデータ１３ａでは、ユーザＩＤのフィールドにエントリがあるレコード、すなわちＤ００１、Ｄ００５及びＤ００７のデバイスがユーザデバイス３０である一方で、ユーザＩＤのフィールドにエントリがないレコード、すなわちＤ００１、Ｄ００５及びＤ００７以外のデバイスが代行デバイス５０であることを意味する。また、図３に示すデバイスデータ１３ａでは、Ｄ００１及びＤ００５のデバイスが外部電源に接続されていない一方で、Ｄ００１及びＤ００５以外のデバイスが外部電源に接続されていることを意味する。さらに、Ｄ００１、Ｄ００５及びＤ００７の３つのユーザデバイス３０のうち、Ｄ００１のユーザデバイス３０のバッテリ残量が「８０％」であり、Ｄ００７のユーザデバイス３０のバッテリ残量が「１００％」であるのに対し、Ｄ００５のユーザデバイス３０のバッテリ残量が「２０％」まで消費されていることを意味する。

なお、ここでは、一例として、デバイスデータ１３ａがテーブル形式で格納される場合を例示したが、これに限定されない。例えば、デバイスデータ１３ａは、ＸＭＬなどのマークアップ言語によりタグ形式で記述されるデータであってもよいし、ＣＳＶなどのようにカンマや改行により記述されるデータであってもかまわない。

メディアデータ１３ｂは、音声や映像などのデータである。

一実施形態として、メディアデータ１３ｂは、ユーザデバイス３０や代行デバイス５０から収集されるデータであり、いずれのユーザに関するデータであるのかが識別可能な状態で記憶部１３に格納される。例えば、記憶部１３には、音声、静止画、動画、音声付きの動画のいずれかのファイルごとにファイル名またはファイルのメタデータにユーザＩＤまたはデバイスＩＤなどの識別子が記述された状態で格納される。このように記憶部１３に記憶されるメディアデータ１３ｂは、一例として、ユーザデバイス３０または代行デバイス５０がストリーミングの過程で実施した圧縮符号化に対応する復号化が行われた後に保存される。

制御部１５は、各種のプログラムや制御データを格納する内部メモリを有し、これらによって各種の処理を実行するものである。

一実施形態として、制御部１５は、中央処理装置、いわゆるＣＰＵ（Central Processing Unit）として実装される。なお、制御部１５は、必ずしも中央処理装置として実装されずともよく、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）として実装されることとしてもよい。また、制御部１５は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードワイヤードロジックによっても実現できる。

制御部１５は、図示しない主記憶装置として実装されるＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）などのＲＡＭのワークエリア上に、記憶部１３に上記のデータ収集サービスを実現するアプリケーションプログラムとして記憶されたデータ収集プログラムをプロセスとして展開することにより、下記の処理部を仮想的に実現する。

例えば、制御部１５は、図２に示すように、位置取得部１５ａと、検索部１５ｂと、データ収集部１５ｃと、算出部１５ｄと、選択部１５ｅとを有する。

位置取得部１５ａは、ユーザデバイス３０の位置情報を取得する処理部である。

一実施形態として、位置取得部１５ａは、記憶部１３に記憶されたデバイスデータ１３ａに含まれるユーザデバイス３０、すなわちユーザＩＤの登録が行われたレコードごとに、当該ユーザデバイス３０の位置情報を取得する。例えば、位置取得部１５ａは、ユーザデバイス３０の位置情報として、ユーザデバイス３０に搭載されたＧＰＳ（Global Positioning System）が測定する緯度および経度を取得することができる。この他、位置取得部１５ａは、ユーザデバイス３０からユーザデバイス３０が収容される最寄りの基地局、例えばアクセスポイントなどの位置情報を取得することもできる。このアクセスポイントの位置情報は、そのままユーザデバイス３０の位置情報として用いることもできるし、ユーザデバイス３０の受信電波強度等から割り出されるユーザデバイス３０及びアクセスポイント間の距離を用いてユーザデバイス３０の位置情報を求めることもできる。

このようにユーザデバイス３０から位置情報が取得される度に、位置取得部１５ａは、当該ユーザデバイス３０のデバイスＩＤに対応する位置のフィールドに当該取得された位置情報を上書きすることにより、現在位置を更新する。さらに、位置取得部１５ａは、上記の位置情報に加えてユーザデバイス３０からバッテリ残量も取得することができる。このバッテリ残量についても、位置取得部１５ａは、当該ユーザデバイス３０のデバイスＩＤに対応するバッテリ残量のフィールドに上書きすることにより、バッテリ残量を更新する。

検索部１５ｂは、ユーザデバイス３０との間で所定の条件を満たす代行デバイス５０を検索する処理部である。

一実施形態として、検索部１５ｂは、位置取得部１５ａにより位置情報が取得されたユーザデバイス３０ごとに、当該ユーザデバイス３０との間で所定の地理的条件を満たす代行デバイス５０を検索する。例えば、検索部１５ｂは、記憶部１３に記憶されたデバイスデータ１３ａに含まれる代行デバイス５０、すなわちユーザＩＤの登録がないレコードの位置情報を読み出す。続いて、検索部１５ｂは、先に読み出された代行デバイス５０の位置情報と、ユーザデバイス３０の位置情報とから両者の距離を算出する。そして、検索部１５ｂは、距離が所定値、例えば５ｍや１０ｍ以内である代行デバイス５０を抽出する。これによって、ユーザデバイス３０からの距離が所定値以内である代行デバイス５０を検索する。この他、検索部１５ｂは、代行デバイス５０と、当該代行デバイス５０が属する領域の定義情報との対応関係が設定された対応関係データを参照することにより、ユーザデバイス３０の周囲に存在する代行デバイス５０を検索することもできる。例えば、領域を矩形とする場合、各頂点の座標を定義したり、１つの頂点の座標と領域の幅及び高さとを定義したりすることにより定義情報を生成できる。また、領域を楕円形または円形とする場合、中心の座標と、半径または短軸及び長軸とを定義することにより定義情報を生成できる。このような対応関係データを参照して、検索部１５ｂは、領域ごとに当該領域にユーザデバイス３０の位置情報が含まれるか否かを判定し、この結果、ユーザデバイス３０の位置情報が含まれる領域に対応付けられた代行デバイス５０を抽出することもできる。なお、上記の対応関係データでは、１つの領域に複数の代行デバイス５０を対応付けることもできるし、一部または全部の領域の間で重複する箇所が存在する領域の定義がなされることとしてもかまわない。

データ収集部１５ｃは、メディアデータを収集する処理部である。

一側面として、データ収集部１５ｃは、検索部１５ｂが代行デバイス５０の検索に成功した場合、ユーザデバイス３０及び代行デバイス５０の間でメディアデータの類似度を算出するために、メディアデータの収集を実施する。すなわち、データ収集部１５ｃは、ユーザデバイス３０からメディアデータを収集すると共に、当該検索に成功した代行デバイス５０からメディアデータを収集する。このとき、データ収集部１５ｃは、ユーザデバイス３０及び代行デバイス５０の間でセンシングを実施させる時間帯の全部または一部、例えば所定の時間長を重複させる。さらに、データ収集部１５ｃは、２つのメディアデータの間で音声、映像、または、音声＋映像の類似度を算出することができる程度の時間長にわたって継続してセンシングさせる。

他の側面として、データ収集部１５ｃは、選択部１５ｅによりユーザデバイス３０または代行デバイス５０のいずれかがメディアデータのセンシングを実施するデバイスとして選択された場合、メディアデータを記録するために、メディアデータの収集を実施する。以下では、ユーザデバイス３０または代行デバイス５０のうちメディアデータのセンシングを実施するデバイスとして選択された方のデバイスのことを「センシングデバイス」と記載する場合がある。すなわち、データ収集部１５ｃは、センシングデバイスから伝送される音声または映像のストリームデータを復号化し、復号化されたメディアデータのファイル名またはメタデータにユーザの識別情報、例えばユーザＩＤを埋め込んで記憶部１３に保存する。このとき、データ収集部１５ｃは、選択部１５ｅによる選択でセンシングデバイスが変わっても、同一のユーザＩＤに関するセンシングデバイスから伝送されるストリームデータを時系列に連ねることにより、一連のメディアデータとして記憶部１３へ保存する。

算出部１５ｄは、複数のメディアデータ間の類似度を算出する処理部である。

一実施形態として、算出部１５ｄは、検索部１５ｂが代行デバイス５０の検索に成功した場合、検索に成功した代行デバイス５０ごとに次のような処理を実行する。すなわち、算出部１５ｄは、データ収集部１５ｃによりユーザデバイス３０から収集されたメディアデータと、データ収集部１５ｃにより代行デバイス５０から収集されたメディアデータとの間で類似度を算出する。

例えば、２つの音声メディアデータの間で類似度を算出する場合、算出部１５ｄは、既存の周波数解析技術を用いて、２つの音声から得られる振幅スペクトル分布を比較することにより、相互相関係数などの類似度を算出する。このような周波数解析技術の一例として、特開平１−２９１５１５号公報に記載の技術を用いることができる。また、２つの映像メディアデータの間で類似度を算出する場合、算出部１５ｄは、一例として、次のような処理を実行する。すなわち、算出部１５ｄは、特徴色、境界線および周波数特性などの３種類の特徴を比較する既存技術のアルゴリズムにしたがって、代行デバイス５０の映像メディアデータに含まれる画像の中から、ユーザデバイス３０の映像メディアデータに含まれる画像と類似する類似部分画像を抽出する。この類似部分画像の抽出時に、算出部１５ｄは、応答曲面法を用いて候補部分画像ごとに算出される類似度のうち最大の類似度を持つ候補部分画像が類似部分画像として抽出されるので、当該最大の類似度を２つの映像メディアデータの間の類似度として用いることができる。このように類似部分画像を抽出する技術の一例として、「代表色領域の位置関係に着目した大容量画像からの類似部分画像の高速抽出 芸術科学会論文誌 Vol.6 No.3 pp.117-125」に記載の技術を用いることができる。

選択部１５ｅは、ユーザデバイス３０及び代行デバイス５０のうちいずれかのデバイスをセンシングデバイスとして選択する処理部である。

一実施形態として、選択部１５ｅは、検索部１５ｂが検索に成功した代行デバイス５０の中に、算出部１５ｄによりユーザデバイス３０のメディアデータとの間で算出された類似度が所定の閾値以上である代行デバイス５０が存在するか否かを判定する。このとき、検索に成功した代行デバイス５０の中に、ユーザデバイス３０のメディアデータとの間で算出された類似度が閾値以上である代行デバイス５０が存在する場合、ユーザデバイス３０及び代行デバイス５０の間で類似する音声または映像をセンシングできる可能性が高い状況であると推定できる。この場合、選択部１５ｅは、ユーザデバイス３０のメディアデータとの間で閾値以上の類似度が算出された代行デバイス５０のうち、最高の類似度を持つ代行デバイス５０をセンシングデバイスとして選択する。

また、検索に成功した代行デバイス５０の中に、ユーザデバイス３０のメディアデータとの間で算出された類似度が閾値以上である代行デバイスが存在しない場合、ユーザデバイス３０及び代行デバイス５０の間で類似する音声または映像をセンシングできる可能性が低い状況であると推定できる。この場合、選択部１５ｅは、記憶部１３に記憶されたデバイスデータ１３ａを参照して、当該ユーザデバイス３０のバッテリ残量が所定の閾値、例えば５０％以下であるか否かをさらに判定する。そして、ユーザデバイス３０のバッテリ残量が閾値以下である場合、ユーザデバイス３０でメディアデータがセンシングされることによりバッテリ不足となる結果、他の用途、例えば通話、メールの送受信やブラウジングなどの用途でユーザがユーザデバイス３０を利用できない状況に陥る可能性がある。この場合、選択部１５ｅは、最高の類似度を持つ代行デバイス５０をセンシングデバイスとして選択する。これによって、ユーザの利便性を損なってまでメディアデータの収集を優先する事態を抑制すると共に、精度は低くなっても代行デバイス５０にメディアデータのセンシングも代行させることができる。一方、ユーザデバイス３０のバッテリ残量が閾値未満でない場合、選択部１５ｅは、ユーザデバイス３０をセンシングデバイスとして選択する。これによって、ユーザの利便性が犠牲にならない可能性が高い状況下では、ユーザデバイス３０にメディアデータのセンシングを実施させることができる。

このようにセンシングデバイスが選択された後、選択部１５ｅは、前回とは異なるデバイスがセンシングデバイスとして選択された場合、今回に選択されたセンシングデバイスにメディアデータのセンシング及び伝送を指示する一方で、前回に選択されていたセンシングデバイスにメディアデータのセンシング及び伝送の終了を指示する。また、選択部１５ｅは、選択の前後で同一のデバイスがセンシングデバイスとして選択された場合、前回以前に行った指示を引き継ぐことができるので、次に類似度が算出されるまで待機する。

［処理の流れ］
図４は、実施例１に係るデバイス選択処理の手順を示すフローチャートである。図４に示すデバイス選択処理は、記憶部１３に記憶されたデバイスデータ１３ａに含まれるユーザデバイス３０、すなわちユーザＩＤの登録が行われたレコード単位で実行される。さらに、デバイス選択処理は、一例として、ユーザデバイス３０の電源がＯＮ状態である限り、繰り返し実行される。なお、デバイス選択処理は、上記のサービスの定義情報等で定められた適用期間が満了することを条件に終了することもできる。

図４に示すように、位置取得部１５ａによりユーザデバイス３０から位置情報が取得されると（ステップＳ１０１）、検索部１５ｂは、ステップＳ１０１で取得された位置情報と、それ以前に取得された位置情報とを比較することにより、ユーザデバイス３０が移動中であるか否かを判定する（ステップＳ１０２）。例えば、検索部１５ｂは、ステップＳ１０１で取得された位置情報と、それ以前の所定回で取得された位置情報との間で距離を算出し、その最大値が所定の距離以上であるか否かにより、ユーザデバイス３０が移動中であるか否かを判定できる。

このとき、ユーザデバイス３０が移動中でない場合（ステップＳ１０２Ｎｏ）、センシングデバイスを選択し直さずとも、メディアデータのセンシング状況に変化がないことがわかる。この場合、選択部１５ｅは、前回に選択したデバイスを今回もセンシングデバイスとして選択し（ステップＳ１０３）、そのまま処理を終了する。

一方、ユーザデバイス３０が移動中である場合（ステップＳ１０２Ｙｅｓ）、検索部１５ｂは、記憶部１３に記憶されたデバイスデータ１３ａに含まれる代行デバイス５０の位置情報を参照して、ユーザデバイス３０からの距離が所定値以内である代行デバイス５０を検索する（ステップＳ１０４）。

そして、検索に成功した代行デバイス５０が存在する場合（ステップＳ１０４Ｙｅｓ）、データ収集部１５ｃは、ユーザデバイス３０からメディアデータを収集すると共に、当該検索に成功した代行デバイス５０からメディアデータを収集する（ステップＳ１０５）。

その後、算出部１５ｄは、検索に成功した代行デバイス５０ごとに、ステップＳ１０５で代行デバイス５０から収集されたメディアデータと、同ステップＳ１０５でユーザデバイス３０から収集されたメディアデータとの間で類似度を算出する（ステップＳ１０６）。

その上で、選択部１５ｅは、検索部１５ｂが検索に成功した代行デバイス５０の中に、ステップＳ１０６でユーザデバイス３０のメディアデータとの間で算出された類似度が閾値以上である代行デバイス５０が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０７）。

このとき、検索に成功した代行デバイス５０の中に、ユーザデバイス３０のメディアデータとの間で算出された類似度が閾値以上である代行デバイス５０が存在する場合（ステップＳ１０７Ｙｅｓ）、ユーザデバイス３０及び代行デバイス５０の間で類似する音声または映像をセンシングできる可能性が高い状況であると推定できる。この場合、選択部１５ｅは、ユーザデバイス３０のメディアデータとの間で閾値以上の類似度が算出された代行デバイス５０のうち、最高の類似度を持つ代行デバイス５０をセンシングデバイスとして選択する（ステップＳ１０９）。

また、検索に成功した代行デバイス５０の中に、ユーザデバイス３０のメディアデータとの間で算出された類似度が閾値以上である代行デバイス５０が存在しない場合（ステップＳ１０７Ｎｏ）、ユーザデバイス３０及び代行デバイス５０の間で類似する音声または映像をセンシングできる可能性が低い状況であると推定できる。この場合、選択部１５ｅは、記憶部１３に記憶されたデバイスデータ１３ａを参照して、当該ユーザデバイス３０のバッテリ残量が所定の閾値、例えば５０％以下であるか否かをさらに判定する（ステップＳ１０８）。

そして、ユーザデバイス３０のバッテリ残量が閾値以下である場合（ステップＳ１０８Ｙｅｓ）、ユーザデバイス３０でメディアデータがセンシングされることによりバッテリ不足となる結果、他の用途、例えば通話、メールの送受信やブラウジングなどの用途でユーザがユーザデバイス３０を利用できない状況に陥る可能性がある。この場合、選択部１５ｅは、最高の類似度を持つ代行デバイス５０をセンシングデバイスとして選択する（ステップＳ１０９）。

一方、ユーザデバイス３０のバッテリ残量が閾値以下でない場合（ステップＳ１０８Ｎｏ）、選択部１５ｅは、ユーザデバイス３０をセンシングデバイスとして選択する（ステップＳ１１０）。なお、ユーザデバイス３０からの距離が所定値以内である代行デバイス５０の検索に失敗した場合（ステップＳ１０４Ｎｏ）にも、選択部１５ｅは、ユーザデバイス３０をセンシングデバイスとして選択する（ステップＳ１１０）。

そして、ステップＳ１０９またはステップＳ１１０で前回とは異なるデバイスがセンシングデバイスとして選択された場合（ステップＳ１１１Ｙｅｓ）、選択部１５ｅは、今回に選択されたセンシングデバイスにメディアデータのセンシング及び伝送を指示する一方で、前回に選択されていたセンシングデバイスにメディアデータのセンシング及び伝送の終了を指示し（ステップＳ１１２及びステップＳ１１３）、処理を終了する。なお、前回とは同一のデバイスがセンシングデバイスとして選択された場合（ステップＳ１１１Ｎｏ）、前回以前に行った指示を引き継ぐことができるので、そのまま処理を終了する。

［効果の一側面］
上述してきたように、本実施例に係るサーバ装置１０は、ユーザデバイス３０及び代行デバイス５０の間でメディアデータの類似度が閾値以上であるか否かにより、ユーザデバイス３０又は代行デバイス５０をセンシングデバイスとして選択する。それ故、ユーザデバイス３０及び代行デバイス５０の間で互いに類似するメディアデータがセンシングされる場合に絞って代行デバイス５０にユーザデバイス３０のメディアデータのセンシングを代行させることができる。したがって、本実施例に係るサーバ装置１０によれば、バッテリを節約できる。さらに、バッテリの節約を実現するにあたって、ユーザデバイス３０を携帯するユーザに関する生活、行いや体験をコンテンツとして含むメディアデータをセンシングできる可能性も高めることができる。

さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。

［代行デバイスの応用例］
上記の実施例１では、外部電源に接続されたデバイスを代行デバイスとして用いる例を説明したが、他のユーザにより使用されるユーザデバイスを代行デバイスとして用いることもできる。この場合、代行デバイスの検索には、他のユーザのユーザデバイス３０の位置情報を用いることとすればよい。さらに、他のユーザのユーザデバイス３０の類似度が閾値以上であり、かつ最高値である場合、他のユーザのユーザデバイス３０のバッテリ残量の方が多い場合に絞って他のユーザのユーザデバイス３０をセンシングデバイスとして選択することとしてもよい。

［スケジューラ等との連動］
上記の実施例１では、ユーザデバイス３０が起動中である期間にわたってメディアデータの収集および記録がバックグラウンドで自動的に行われる場合を例示したが、ユーザデバイス３０に対する操作を介して、ユーザからデータ収集をＯＮにする指示を受け付けてからＯＦＦにする指示を受け付けるまでの期間に絞って上記のデータ収集を実行することができる。この他、ユーザデバイス３０またはその他の外部装置に登録されたユーザのスケジュールを参照して、会議や講演などの特定の種別のスケジュールが登録された期間に絞って上記のデータ収集を実行することもできる。

［閾値の変動］
上記の実施例１では、類似度と比較する閾値が固定である場合を例示したが、閾値は可変とすることもできる。例えば、ユーザデバイス３０のバッテリ残量が多いほど閾値を高く設定する一方で、バッテリ残量が少ないほど閾値を低く設定することもできる。この他、スケジューラ等によりユーザデバイス３０の停止期間を推定し、当該停止期間が長くなるほど閾値を低く設定する一方で、停止期間が短いほど閾値を高く設定することもできる。

［分散および統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されておらずともよい。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。

例えば、サーバ装置１０が実行する処理をユーザデバイス３０または代行デバイス５０とサーバ装置１０との通信を中継するゲートウェイ装置等の中継装置との間で分散して実行することもできる。この場合、全時間長のメディアデータをサーバ装置１０に記録すると共に、現時刻から過去の所定期間、例えば５分間のメディアデータをゲートウェイ装置に蓄積させておくこともできる。これによって、ユーザデバイス３０等からメディアデータへアクセスするリクエストを受け付けた場合、直近の音声または映像をゲートウェイ装置から送信することができる結果、メディアデータのアクセスに関するレスポンスを向上させることができる。

また、位置取得部１５ａ、検索部１５ｂ、データ収集部１５ｃ、算出部１５ｄまたは選択部１５ｅをサーバ装置１０の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、位置取得部１５ａ、検索部１５ｂ、データ収集部１５ｃ、算出部１５ｄまたは選択部１５ｅを別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記のサーバ装置１０の機能を実現するようにしてもよい。

［デバイス選択プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図５を用いて、上記の実施例と同様の機能を有するデバイス選択プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。

図５は、実施例１及び実施例２に係るデバイス選択プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図５に示すように、コンピュータ１００は、操作部１１０ａと、スピーカ１１０ｂと、カメラ１１０ｃと、ディスプレイ１２０と、通信部１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１００は、ＣＰＵ１５０と、ＲＯＭ１６０と、ＨＤＤ１７０と、ＲＡＭ１８０とを有する。これら１１０〜１８０の各部はバス１４０を介して接続される。

ＨＤＤ１７０には、図５に示すように、上記の実施例１で示した位置取得部１５ａ、検索部１５ｂ、データ収集部１５ｃ、算出部１５ｄ及び選択部１５ｅと同様の機能を発揮するデバイス選択プログラム１７０ａが記憶される。このデバイス選択プログラム１７０ａは、図２に示した位置取得部１５ａ、検索部１５ｂ、データ収集部１５ｃ、算出部１５ｄ及び選択部１５ｅの各構成要素と同様、統合又は分離してもかまわない。すなわち、ＨＤＤ１７０には、必ずしも上記の実施例１で示した全てのデータが格納されずともよく、処理に用いるデータがＨＤＤ１７０に格納されればよい。

このような環境の下、ＣＰＵ１５０は、ＨＤＤ１７０からデバイス選択プログラム１７０ａを読み出した上でＲＡＭ１８０へ展開する。この結果、デバイス選択プログラム１７０ａは、図５に示すように、デバイス選択プロセス１８０ａとして機能する。このデバイス選択プロセス１８０ａは、ＲＡＭ１８０が有する記憶領域のうちデバイス選択プロセス１８０ａに割り当てられた領域にＨＤＤ１７０から読み出した各種データを展開し、この展開した各種データを用いて各種の処理を実行する。例えば、デバイス選択プロセス１８０ａが実行する処理の一例として、図４に示す処理などが含まれる。なお、ＣＰＵ１５０では、必ずしも上記の実施例１で示した全ての処理部が動作せずともよく、実行対象とする処理に対応する処理部が仮想的に実現されればよい。

なお、上記のデバイス選択プログラム１７０ａは、必ずしも最初からＨＤＤ１７０やＲＯＭ１６０に記憶されておらずともかまわない。例えば、コンピュータ１００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」にデバイス選択プログラム１７０ａを記憶させる。そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体からデバイス選択プログラム１７０ａを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などにデバイス選択プログラム１７０ａを記憶させておき、コンピュータ１００がこれらからデバイス選択プログラム１７０ａを取得して実行するようにしてもよい。

１ データ収集システム
２ ネットワーク
１０ サーバ装置
１１ 通信Ｉ／Ｆ部
１３ 記憶部
１３ａ デバイスデータ
１３ｂ メディアデータ
１５ 制御部
１５ａ 位置取得部
１５ｂ 検索部
１５ｃ データ収集部
１５ｄ 算出部
１５ｅ 選択部
３０ ユーザデバイス
５０Ａ，５０Ｂ，５０Ｃ 代行デバイス

Claims (6)

1. ユーザが携帯する第１のデバイスから第１のメディアデータを収集し、
   前記第１のデバイスからの距離が所定値以内である第２のデバイスを検索し、
   前記第２のデバイスから第２のメディアデータを収集し、
   前記第１のメディアデータ及び前記第２のメディアデータの間で類似度を算出し、
   前記類似度が所定の閾値以上である場合、メディアデータのセンシングに用いるデバイスとして、前記第１のデバイス及び前記第２のデバイスのうち前記第２のデバイスを選択し、前記第２のデバイスにセンシングの開始および伝送を指示すると共に前記第１のデバイスにセンシングおよび伝送の終了を指示する、
   処理がコンピュータにより実行され、
   前記算出する処理は、前記第１のデバイスからの距離が所定値以内である第２のデバイスごとに前記類似度を算出し、
   前記選択する処理は、前記第１のデバイスから所定の距離以内である第２のデバイスの中に、前記閾値以上の類似度が算出された第２のデバイスが存在する場合、最高の類似度が算出された第２のデバイスを選択することを特徴とするデバイス選択方法。
2. 前記選択する処理は、前記類似度が前記閾値以上でない場合、前記第１のデバイスを選択することを特徴とする請求項１に記載のデバイス選択方法。
3. 前記第２のデバイスは、外部電源に接続されたデバイスであることを特徴とする請求項１または２に記載のデバイス選択方法。
4. 前記選択する処理は、前記類似度が所定の閾値以上でない場合、前記第１のデバイスのバッテリ残量が所定の閾値以下であるならば前記第１のデバイスからの所定の距離以内である第２のデバイスを選択することを特徴とする請求項１に記載のデバイス選択方法。
5. ユーザが携帯する第１のデバイスから第１のメディアデータを収集し、
   前記第１のデバイスからの距離が所定値以内である第２のデバイスを検索し、
   前記第２のデバイスから第２のメディアデータを収集し、
   前記第１のメディアデータ及び前記第２のメディアデータの間で類似度を算出し、
   前記類似度が所定の閾値以上である場合、メディアデータのセンシングに用いるデバイスとして、前記第１のデバイス及び前記第２のデバイスのうち前記第２のデバイスを選択し、前記第２のデバイスにセンシングの開始および伝送を指示すると共に前記第１のデバイスにセンシングおよび伝送の終了を指示する、
   処理をコンピュータに実行させ、
   前記算出する処理は、前記第１のデバイスからの距離が所定値以内である第２のデバイスごとに前記類似度を算出し、
   前記選択する処理は、前記第１のデバイスから所定の距離以内である第２のデバイスの中に、前記閾値以上の類似度が算出された第２のデバイスが存在する場合、最高の類似度が算出された第２のデバイスを選択することを特徴とするデバイス選択プログラム。
6. ユーザが携帯する第１のデバイスから第１のメディアデータを収集すると共に、前記第１のデバイスからの距離が所定値以内である第２のデバイスから第２のメディアデータを収集する収集部と、
   前記第１のメディアデータ及び前記第２のメディアデータの間で類似度を算出する算出部と、
   前記類似度が所定の閾値以上である場合、メディアデータのセンシングに用いるデバイスとして、前記第１のデバイス及び前記第２のデバイスのうち前記第２のデバイスを選択し、前記第２のデバイスにセンシングの開始および伝送を指示すると共に前記第１のデバイスにセンシングおよび伝送の終了を指示する選択部と、
   を有し、
   前記算出部は、前記第１のデバイスからの距離が所定値以内である第２のデバイスごとに前記類似度を算出し、
   前記選択部は、前記第１のデバイスから所定の距離以内である第２のデバイスの中に、前記閾値以上の類似度が算出された第２のデバイスが存在する場合、最高の類似度が算出された第２のデバイスを選択することを特徴とするデバイス選択装置。

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