JP6913791B1 - 処理装置、処理方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
端末装置にインストールされたアプリケーション内のコンテンツを実行した時の前記端末装置の状態を示す実行時状態情報、及び、前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を示すバッテリ情報を取得し、記憶手段に蓄積する情報蓄積部と、
前記記憶手段に蓄積された前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報に基づき、前記端末装置の状態を示す情報から前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定する推定モデルを生成する推定モデル生成部と、
所定の推定タイミングで前記端末装置の状態を示す推定時状態情報を取得し、前記推定時状態情報と前記推定モデルとに基づき、前記推定時状態情報で示される状態の前記端末装置で前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定する推定部と、
前記推定部の推定結果を出力する出力部と、
を有し、
前記アプリケーションでは複数のコンテンツが実行可能であり、
前記情報蓄積部は、前記コンテンツ毎に、前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報を前記記憶手段に蓄積し、
前記推定モデル生成部は、前記コンテンツ毎に、前記コンテンツ各々を実行した時のバッテリ消費量を推定する前記推定モデルを生成し、
前記推定部は、前記コンテンツ各々を実行したときのバッテリ消費量を推定する記載の処理装置が提供される。
コンピュータが、
端末装置にインストールされたアプリケーション内のコンテンツを実行した時の前記端末装置の状態を示す実行時状態情報、及び、前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を示すバッテリ情報を取得し、記憶手段に蓄積し、
少なくとも、前記記憶手段に蓄積された前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報に基づき、前記端末装置の状態を示す情報から前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定する推定モデルを生成し、
所定の推定タイミングで前記端末装置の状態を示す推定時状態情報を取得し、前記推定時状態情報と前記推定モデルとに基づき、前記推定時状態情報で示される状態の前記端末装置で前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定し、推定結果を出力し、
前記アプリケーションでは複数のコンテンツが実行可能であり、
前記コンピュータは、
前記コンテンツ毎に、前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報を前記記憶手段に蓄積し、
前記コンテンツ毎に、前記コンテンツ各々を実行した時のバッテリ消費量を推定する前記推定モデルを生成し、
前記コンテンツ各々を実行したときのバッテリ消費量を推定する処理方法が提供される。
コンピュータを、
端末装置にインストールされたアプリケーション内のコンテンツを実行した時の前記端末装置の状態を示す実行時状態情報、及び、前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を示すバッテリ情報を取得し、記憶手段に蓄積する情報蓄積手段、
前記記憶手段に蓄積された前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報に基づき、前記端末装置の状態を示す情報から前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定する推定モデルを生成する推定モデル生成手段、
所定の推定タイミングで前記端末装置の状態を示す推定時状態情報を取得し、前記推定時状態情報と前記推定モデルとに基づき、前記推定時状態情報で示される状態の前記端末装置で前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定する推定手段、
前記推定手段の推定結果を出力する出力手段、
として機能させ、
前記アプリケーションでは複数のコンテンツが実行可能であり、
前記情報蓄積手段は、前記コンテンツ毎に、前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報を前記記憶手段に蓄積し、
前記推定モデル生成手段は、前記コンテンツ毎に、前記コンテンツ各々を実行した時のバッテリ消費量を推定する前記推定モデルを生成し、
前記推定手段は、前記コンテンツ各々を実行したときのバッテリ消費量を推定するプログラムが提供される。
本実施形態の処理装置は、端末装置の状態と、その状態でアプリケーション内の各コンテンツを実行した場合のバッテリ消費量との関係を示す推定モデルを生成する。そして、処理装置は、当該推定モデルに基づき、推定時の端末装置の状態で各コンテンツを実行した場合のバッテリ消費量を推定し、ユーザに通知する。
次に、処理装置のハードウエア構成を説明する。処理装置は、ユーザが操作する端末装置であってもよいし、当該端末装置と通信するサーバであってもよい。端末装置は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、スマートウォッチ、携帯電話、携帯ゲーム機、ノートパソコン等のような可搬型の端末装置であるが、これに限定されない。
次に、処理装置の機能構成を説明する。図2に、処理装置10の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、処理装置10は、情報蓄積部11と、推定モデル生成部12と、推定部13と、出力部14と、記憶部15とを有する。
当該例では、推定タイミングは、コンテンツの実行を開始する入力を受付ける受付画面を表示する入力(ユーザ入力)を受付けたタイミングである。そして、当該例では、推定対象のコンテンツは、当該受付画面で実行を開始する入力を受付可能なコンテンツである。
当該例では、推定タイミングは、アプリケーションが提供する複数のコンテンツ各々のバッテリ消費量の一覧を表示する入力(ユーザ入力)を受付けたタイミングである。そして、当該例では、推定対象のコンテンツは、アプリケーションが提供するすべてのコンテンツである。
当該変形例では、アプリケーションが提供する複数のコンテンツは、バッテリの消費の仕方が類似するもの同士でグループ化される。そして、図8に示すような、各コンテンツがどのグループに属するかを示すグループ情報が処理装置10内に予め記憶されている。
処理装置10がサーバである場合、処理装置10は、複数のユーザの端末装置から履歴情報(実行時状態情報及びバッテリ情報)を取得することができる。処理装置10は、ユーザ毎に各ユーザの履歴情報を処理して推定モデルを生成してもよいし、複数のユーザの履歴情報をまとめて処理して複数のユーザ毎に推定モデルを生成してもよい。また、複数のユーザの属性情報(性別、年令、国籍、アプリケーションの利用歴(年数等)、端末装置の情報(メーカ、型番、OS、通信サービスを提供するキャリア等)等)が処理装置10内に登録されている場合、処理装置10は、属性情報が一致又は類似するユーザ同士でグループ化し、グループ毎に各グループに属するユーザの履歴情報をまとめて処理してグループ毎に推定モデルを生成してもよい。
処理装置10は、少なくとも実行時状態情報及びバッテリ情報に基づき推定モデルを生成し、少なくとも実行時状態情報及びバッテリ情報に基づきバッテリ消費量を推定する。処理装置は、実行時状態情報及びバッテリ情報以外の情報であって、バッテリ消費量に影響し得るその他の情報を、例えば外部装置(端末装置以外の装置)から取得し、当該情報をさらに利用して推定モデルの生成、及び、バッテリ消費量の推定を行ってもよい。例えば、使用している部品(ハードウエア)ごとに推定モデルを構築しておき、当該推定モデルと、実行時状態情報に基づく推定モデルとを組み合わせてバッテリ消費量を推定してもよい。
次に、本実施形態の処理装置10をより具体化した実施例を説明する。
本実施例の処理装置10は、[M1]Learning Moduleと、[M2]Model Dataと、[M3]Inference Moduleとの3モジュールを含んで構成される。
次に、本実施例の学習フェーズを説明する。本実施例の学習フェーズでは、開発者やユーザがゲームのコンテンツを実行した時の履歴情報(実行時状態情報及びバッテリ情報)を用いて、パターンマッチングによる推定を行うためのテーブルを生成する。例えば、本実施例の処理装置10は、図3に示すような履歴情報に基づき、以下の式(5)のように定義されるテーブルを生成する。
・当該コンテンツを開始した時刻Timestart
・当該コンテンツを開始した時刻におけるバッテリ残量Energystart
・当該コンテンツを開始した時刻におけるハードウエアの構成要素やセンサ情報[(K1,V1)・・・・(Kn,Vn)]
・当該コンテンツを終了した時刻におけるバッテリ残量Energyend
次に、本実施例の推定フェーズを説明する。本実施例は、ユーザがこれから実行するコンテンツを選択するための画面に遷移した時に、その画面に表示される予定のコンテンツごとに、パターンマッチングによってバッテリ消費量を予測する。具体的には、パターンマッチングのためのテーブル(図9)において、Energyendのカラムを除いて、推定時の時刻における端末装置のバッテリ残量と、当該時刻におけるハードウエアの構成要素やセンサ情報がマッチする行を探す。
処理装置10は、端末装置を用いた所定の処理を実行した場合のバッテリ消費量を所定の処理を実行する前にユーザに通知することができる。当該技術によれば、ユーザは、所定の処理を実行した場合のバッテリ消費量を考慮して、当該処理を今実行するか否か等を判断することができる。
1. 端末装置にインストールされたアプリケーション内のコンテンツを実行した時の前記端末装置の状態を示す実行時状態情報、及び、前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を示すバッテリ情報を取得し、記憶手段に蓄積する情報蓄積部と、
前記記憶手段に蓄積された前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報に基づき、前記端末装置の状態を示す情報から前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定する推定モデルを生成する推定モデル生成部と、
所定の推定タイミングで前記端末装置の状態を示す推定時状態情報を取得し、前記推定時状態情報と前記推定モデルとに基づき、前記推定時状態情報で示される状態の前記端末装置で前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定する推定部と、
前記推定部の推定結果を出力する出力部と、
を有する処理装置。
2. 前記アプリケーションでは複数のコンテンツが実行可能であり、
前記情報蓄積部は、前記コンテンツ毎に、前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報を前記記憶手段に蓄積し、
前記推定モデル生成部は、前記コンテンツ毎に、前記コンテンツ各々を実行した時のバッテリ消費量を推定する前記推定モデルを生成し、
前記推定部は、前記コンテンツ各々を実行したときのバッテリ消費量を推定する1に記載の処理装置。
3. 前記アプリケーションでは複数のコンテンツが実行可能であり、
前記情報蓄積部は、前記コンテンツ毎に、前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報を前記記憶手段に蓄積し、
前記推定モデル生成部は、グループ毎に、少なくとも、前記グループに属する前記コンテンツの前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報に基づき前記推定モデルを生成し、
前記推定部は、バッテリ消費量を推定する対象の前記コンテンツである対象コンテンツが属する前記グループを特定し、特定した前記グループに対応する前記推定モデルに基づき、前記対象コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定する1に記載の処理装置。
4. 前記端末装置が、前記コンテンツの実行を開始する入力を受付ける受付画面を表示する入力を受付けると、
前記推定部は、前記受付画面を表示する入力の受付に応じて前記端末装置の状態を示す前記推定時状態情報を取得し、前記推定時状態情報と前記推定モデルとに基づき、前記推定時状態情報で示される状態の前記端末装置で前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定し、
前記出力部は、前記受付画面において、前記コンテンツに紐づけて前記推定結果を表示させる1から3のいずれかに記載の処理装置。
5. コンピュータが、
端末装置にインストールされたアプリケーション内のコンテンツを実行した時の前記端末装置の状態を示す実行時状態情報、及び、前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を示すバッテリ情報を取得し、記憶手段に蓄積し、
少なくとも、前記記憶手段に蓄積された前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報に基づき、前記端末装置の状態を示す情報から前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定する推定モデルを生成し、
所定の推定タイミングで前記端末装置の状態を示す推定時状態情報を取得し、前記推定時状態情報と前記推定モデルとに基づき、前記推定時状態情報で示される状態の前記端末装置で前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定し、推定結果を出力する処理方法。
6. コンピュータを、
端末装置にインストールされたアプリケーション内のコンテンツを実行した時の前記端末装置の状態を示す実行時状態情報、及び、前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を示すバッテリ情報を取得し、記憶手段に蓄積する情報蓄積手段、
前記記憶手段に蓄積された前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報に基づき、前記端末装置の状態を示す情報から前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定する推定モデルを生成する推定モデル生成手段、
所定の推定タイミングで前記端末装置の状態を示す推定時状態情報を取得し、前記推定時状態情報と前記推定モデルとに基づき、前記推定時状態情報で示される状態の前記端末装置で前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定する推定手段、
前記推定手段の推定結果を出力する出力手段、
として機能させるプログラム。
2A メモリ
3A 入出力I/F
4A 周辺回路
5A バス
10 処理装置
11 情報蓄積部
12 推定モデル生成部
13 推定部
14 出力部
15 記憶部
Claims (4)
- 端末装置にインストールされたアプリケーション内のコンテンツを実行した時の前記端末装置の状態を示す実行時状態情報、及び、前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を示すバッテリ情報を取得し、記憶手段に蓄積する情報蓄積部と、
前記記憶手段に蓄積された前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報に基づき、前記端末装置の状態を示す情報から前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定する推定モデルを生成する推定モデル生成部と、
所定の推定タイミングで前記端末装置の状態を示す推定時状態情報を取得し、前記推定時状態情報と前記推定モデルとに基づき、前記推定時状態情報で示される状態の前記端末装置で前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定する推定部と、
前記推定部の推定結果を出力する出力部と、
を有し、
前記アプリケーションでは複数のコンテンツが実行可能であり、
前記情報蓄積部は、前記コンテンツ毎に、前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報を前記記憶手段に蓄積し、
前記推定モデル生成部は、グループ毎に、少なくとも、前記グループに属する前記コンテンツの前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報に基づき前記推定モデルを生成し、
前記推定部は、バッテリ消費量を推定する対象の前記コンテンツである対象コンテンツが属する前記グループを特定し、特定した前記グループに対応する前記推定モデルに基づき、前記対象コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定する処理装置。 - 前記端末装置が、前記コンテンツの実行を開始する入力を受付ける受付画面を表示する入力を受付けると、
前記推定部は、前記受付画面を表示する入力の受付に応じて前記端末装置の状態を示す前記推定時状態情報を取得し、前記推定時状態情報と前記推定モデルとに基づき、前記推定時状態情報で示される状態の前記端末装置で前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定し、
前記出力部は、前記受付画面において、前記コンテンツに紐づけて前記推定結果を表示させる請求項1に記載の処理装置。 - コンピュータが、
端末装置にインストールされたアプリケーション内のコンテンツを実行した時の前記端末装置の状態を示す実行時状態情報、及び、前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を示すバッテリ情報を取得し、記憶手段に蓄積する情報蓄積工程と、
少なくとも、前記記憶手段に蓄積された前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報に基づき、前記端末装置の状態を示す情報から前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定する推定モデルを生成する推定モデル生成工程と、
所定の推定タイミングで前記端末装置の状態を示す推定時状態情報を取得し、前記推定時状態情報と前記推定モデルとに基づき、前記推定時状態情報で示される状態の前記端末装置で前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定する推定工程と、
前記推定工程の推定結果を出力する出力工程と、
を実行し、
前記アプリケーションでは複数のコンテンツが実行可能であり、
前記コンピュータは、
前記情報蓄積工程では、前記コンテンツ毎に、前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報を前記記憶手段に蓄積し、
前記推定モデル生成工程では、グループ毎に、少なくとも、前記グループに属する前記コンテンツの前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報に基づき前記推定モデルを生成し、
前記推定工程では、バッテリ消費量を推定する対象の前記コンテンツである対象コンテンツが属する前記グループを特定し、特定した前記グループに対応する前記推定モデルに基づき、前記対象コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定する処理方法。 - コンピュータを、
端末装置にインストールされたアプリケーション内のコンテンツを実行した時の前記端末装置の状態を示す実行時状態情報、及び、前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を示すバッテリ情報を取得し、記憶手段に蓄積する情報蓄積手段、
前記記憶手段に蓄積された前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報に基づき、前記端末装置の状態を示す情報から前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定する推定モデルを生成する推定モデル生成手段、
所定の推定タイミングで前記端末装置の状態を示す推定時状態情報を取得し、前記推定時状態情報と前記推定モデルとに基づき、前記推定時状態情報で示される状態の前記端末装置で前記コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定する推定手段、
前記推定手段の推定結果を出力する出力手段、
として機能させ、
前記アプリケーションでは複数のコンテンツが実行可能であり、
前記情報蓄積手段は、前記コンテンツ毎に、前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報を前記記憶手段に蓄積し、
前記推定モデル生成手段は、グループ毎に、少なくとも、前記グループに属する前記コンテンツの前記実行時状態情報及び前記バッテリ情報に基づき前記推定モデルを生成し、
前記推定手段は、バッテリ消費量を推定する対象の前記コンテンツである対象コンテンツが属する前記グループを特定し、特定した前記グループに対応する前記推定モデルに基づき、前記対象コンテンツを実行したときのバッテリ消費量を推定するプログラム。
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