JP6985923B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

近年、インターネットの普及に伴い、生活支援を行う各種サービスが提供されるようになってきている。例えば、ユーザに対して片付けに関する支援を行う技術がある。

特許文献１には、様々なセンサを用いて、移動型ロボット清掃機の脱出状況を検出するとともに、脱出が不可能な状況であると決定された場合には、ロボットをオフにするよう設計される移動型ロボット清掃機に関する技術が開示されている。

特開２０１１−１２９１５５号公報

しかしながら、上記の従来技術では、室内の整頓状況を認識することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術は、移動中に接触または近接する障害物を検出する衝突センサと、絶壁を検出する絶壁センサと、衝突センサと絶壁センサからの出力信号に基づいて、移動手段を制御するコントローラとを備えた移動型ロボット清掃機に関する技術である。

このような上記の従来技術では、移動型ロボット清掃機の状態を判断し、移動ロボット清掃機がスタックしないようにすることができたとしても、室内の整頓状況を認識することができるとは限らない。

本願は、室内の整頓状況を認識することを目的とする。

本願にかかる情報処理装置は、ユーザの周辺環境を示す環境情報であって移動可能な作業ロボットにより検出された環境情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された環境情報に基づいて、室内における前記ユーザの清掃状況を推定する推定部とを有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、室内の整頓状況を認識することができるといった効果を奏する。

図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。 図２は、第１の実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。 図３は、第１の実施形態にかかる情報処理システムの構成例を示す図である。 図４は、第１の実施形態にかかる情報処理装置の構成例を示す図である。 図５は、第１の実施形態にかかるユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、第１の実施形態にかかる環境情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、第１の実施形態にかかる情報処理の一例を示すフローチャートである。 図８は、第２の実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。 図９は、第２の実施形態にかかる情報処理装置の構成例を示す図である。 図１０は、第２の実施形態にかかる情報処理の一例を示すフローチャートである。 図１１は、第３の実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。 図１２は、第３の実施形態にかかる情報処理装置の構成例を示す図である。 図１３は、第３の実施形態にかかる情報処理の一例を示すフローチャートである。 図１４は、第４の実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。 図１５は、第４の実施形態にかかる情報処理装置の構成例を示す図である。 図１６は、第４の実施形態にかかる報酬情報記憶部の一例を示す図である。 図１７は、第４の実施形態にかかる情報処理の一例を示すフローチャートである。 図１８は、情報処理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。

（情報処理の概要）
〔１．全体の概要〕
以下に、本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理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説明する。なお、この実施形態により本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において、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。

まず、図１を用いて、実施形態にかかる情報処理の概要を示す。図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。実施形態にかかる情報処理は、図１に示す情報処理装置ＳＶによって行われる。例えば、情報処理装置ＳＶは、サーバ装置やクラウドシステム等、単数または複数の装置により実現され、移動通信網や無線ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを介して、例えば、ユーザの居る部屋に置かれている音声デバイス、移動可能な作業ロボット（清掃ロボット）等をはじめとする各種のＩｏＴ（Internet of Things）デバイス、あるいは、ユーザが使用する端末装置１０と通信可能な情報処理装置である。

なお、情報処理装置ＳＶによって行われる情報処理の詳細については、４つの実施形態、具体的には、第１の実施形態、第２の実施形態、第３の実施形態、第４の実施形態を用いて後ほど詳細に説明する。また、第１の実施形態に対応する情報処理を「処理Ａ」、第２の実施形態に対応する情報処理を「処理Ｂ」、第３の実施形態に対応する情報処理を「処理Ｃ」、第４の実施形態に対応する情報処理を「処理Ｄ」とする。

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、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）等である。また、端末装置１０には、情報処理装置ＳＶとの情報の送受信を可能にするアプリケーション（以下、「アプリＡＰ」と表記する）が予めインストールされているものとする。

なお、以下の各実施形態で使用する「清掃」および「清掃行動」といった文言は、例えば、散らかっている物を所定の場所に戻す作業である「片付け」や、床や壁等に付着した汚れやホコリを除去する作業である「掃除」の両方の概念を含むものとする。

〔２．第１の実施形態に対応する情報処理の概要〕
まず、第１の実施形態に対応する情報処理（処理Ａ）が行われる前提について説明する。清掃が苦手であるといったユーザは多いわけであるが、このように清掃に苦手意識を感じるのは、いつ、どのような清掃を行うべきかといった判断を自身で行うことができなかったり、清掃に着手するきっかけがつかめないことが原因である場合がある。

したがって、情報処理装置ＳＶは、ユーザの周辺環境を示す環境情報を取得し、取得した環境情報に基づいて、ユーザに対して清掃の必要性を判定する。そして、情報処理装置ＳＶは、判定結果に基づいて、ユーザに対して清掃に関する情報を通知する。一例を示すと、情報処理装置ＳＶは、ユーザの周辺環境を示す環境情報として、ユーザの会話に関する情報である会話情報を取得する。かかる会話情報は、例えば、所定の音声デバイスに対して入力された会話情報である。

そして、情報処理装置ＳＶは、取得した会話情報によって示される会話の内容に基づいて、ユーザに対して清掃の必要性を判定し、清掃の必要があると判定した場合には、例えば、上記の所定の音声デバイスを介して、ユーザに対して、部屋がどれだけ整頓されていないか（あるいは、汚れているか）といった清掃状況を通知するとともに、今がまさに清掃を行うべきタイミングであることを通知する。

以下では、図１の例を用いて、処理Ａの一例について説明する。図１は、処理Ａ〜処理Ｄの全ての概念図を含むものであるが、このうち処理Ａを説明する図１（ａ）に着目する。図１（ａ）では、居室ＲにユーザＵ１１およびＵ１２が存在する。ユーザＵ１１およびＵ１２は親子関係にあり、ユーザＵ１１を息子、ユーザＵ１２を母親とする。ユーザＵ１１およびＵ１２を区別する必要が無い場合には、単に「ユーザ」と表記する。

また、居室Ｒには、音声デバイスＤＶ１が置かれている。音声デバイスＤＶ１は、例えば、ユーザから入力された音声に対して返答することによりユーザとの対話を実現する音声インタラクション型の装置である。また、音声デバイスＤＶ１は、インターネットを介して、情報処理装置ＳＶとの情報の送受信を可能とする。

例えば、音声デバイスＤＶ１は、ユーザの周辺環境を示す環境情報を検出する。図１（ａ）の例では、ユーザの周辺環境を示す環境情報は、居室Ｒ内がどのような環境にあるかを示す情報であればどのような情報であってもよい。例えば、環境情報は、居室Ｒ内において物品が置かれている状況、居室Ｒ内でのホコリの状況、居室Ｒ内に居るユーザの会話状況等、各種の状況を示す情報であってよい。

例えば、音声デバイスＤＶ１は、環境情報として、ユーザの会話に関する情報（ユーザの会話内容を示す情報）を検出（ステップＳ１１）し、検出した環境情報を情報処理装置ＳＶに送信する（ステップＳ１２）。これにより、情報処理装置ＳＶは、環境情報を取得することができる。

そして、情報処理装置ＳＶは、取得した環境情報に基づいて、ユーザに対して清掃の必要性を判定する（ステップＳ１３）。図１（ａ）の例では、情報処理装置ＳＶは、ユーザが居室Ｒを清掃する必要があるか否かといった清掃の必要性を判定する。例えば、情報処理装置ＳＶは、取得した環境情報として会話情報の中に「こんなに散らかして片付けなさい」といったテキストが含まれている場合には、居室Ｒが散らかっていると推定するとともに、ユーザが居室Ｒを清掃する必要があると判定する。そして、情報処理装置ＳＶは、ユーザが居室Ｒを清掃する必要があると判定した場合には、音声デバイスＤＶ１に対して、清掃に関する情報をユーザに通知するよう通知制御する（ステップＳ１４）。

かかる通知制御に応じて、音声デバイスＤＶ１は、清掃に関する情報を音声出力する。一例を示すと、音声デバイスＤＶ１は、「部屋が汚れています。お掃除して下さい。」といった音声を出力する。これにより、ユーザＵ１１は母親であるユーザＵ１２だけでなく、第３者（音声デバイスＤＶ１）からも指摘されることになるため、居室Ｒを掃除する必要があることを実感し易くなる。言い換えれば、情報処理装置ＳＶは、ユーザＵ１１に対して清掃を行うべきタイミングが今であることを効果的に認識させることができる。

〔３．第２の実施形態に対応する情報処理の概要〕
次に、第２の実施形態に対応する情報処理（処理Ｂ）について説明する。まずは、処理Ｂの前提について説明する。上記の通り、ユーザが清掃に苦手意識を感じるのは、いつ、どのような清掃を行うべきかといった判断を自身で行うことができなかったり、清掃に着手するきっかけがつかめないことが原因であるが、例えば、清掃しようと思い立ったとしても、部屋に物が散乱している場合には、清掃ロボットを稼働させることすらできない。

したがって、情報処理装置ＳＶは、ユーザの周辺環境を示す環境情報であって移動可能な作業ロボットにより検出された環境情報を取得し、取得した環境情報に基づいて、室内におけるユーザの清掃状況を推定する。一例を示すと、情報処理装置ＳＶは、環境情報として、作業ロボットが有する所定のセンサ機能により検出された環境情報を取得する。そして、情報処理装置ＳＶは、取得した環境情報に基づいて、室内におけるユーザの清掃状況を推定する。

なお、かかる環境情報は、例えば、部屋の中で物がどのような状況で置かれているかといったことを示す情報や、物が起これていることにより作業ロボットがどれだけ移動できるかといった移動距離に関する情報（例えば、移動距離の移り変わり等）である。また、かかる環境情報は、第１の実施形態に対応する情報処理で説明した環境情報、すなわち会話情報であってもよい。

以下では、図１の例を用いて、処理Ｂの一例について説明する。ここでは、処理Ｂを説明する図１（ｂ）に着目する。図１（ｂ）でも図１（ａ）と同様に居室Ｒを例に用いている。不図示であるがユーザＵ１１およびＵ１２も存在するものとする。

また、居室Ｒには、清掃ロボットＲＢ１（移動可能な作業ロボットの一例）が置かれている。清掃ロボットＲＢ１は、各種のセンサを備えており、居室Ｒ内を移動して周りながら、センサを用いて環境情報を検出する。各種のセンサの一例としては、カメラ、ホコリセンサ、エコーロケーション（超音波位置センサ）等がある。また、清掃ロボットＲＢ１は、インターネットを介して、情報処理装置ＳＶとの情報の送受信を可能とする。また、清掃ロボットＲＢ１は、例えば、ユーザから入力された音声に対して返答することによりユーザとの対話を実現する機能を有してもよい。

例えば、清掃ロボットＲＢ１は、環境情報として、居室Ｒの床面において物が配置されている配置情報を検出する（ステップＳ２１）。簡潔に言えば、清掃ロボットＲＢ１は、居室Ｒの床面を写真撮影する。そして、清掃ロボットＲＢ１は、検出した環境情報、すなわち撮影画像を情報処理装置ＳＶに送信する（ステップＳ２２）。これにより、情報処理装置ＳＶは、環境情報を取得することができる。

そして、情報処理装置ＳＶは、取得した環境情報に基づいて、居室Ｒの清掃状況（整頓状況）を推定する（ステップＳ２３）。例えば、情報処理装置ＳＶは、撮影画像を解析することにより、居室Ｒの整頓状況を推定する。ここでは、情報処理装置ＳＶは、整頓状況「悪」と推定したとすると、清掃ロボットＲＢ１に対して、清掃に関する情報をユーザに通知するよう通知制御する（ステップＳ２４）。

かかる通知制御に応じて、清掃ロボットＲＢ１は、清掃に関する情報を音声出力する。一例を示すと、清掃ロボットＲＢ１は、「部屋の整頓ができていません。整理整頓してからお掃除して下さい。」といった音声を出力する。なお、情報処理装置ＳＶは、音声デバイスＤＶ１に対して、清掃に関する情報をユーザに通知するよう通知制御してもよい。これにより、情報処理装置ＳＶは、室内の整頓状況を認識することができるため、例えば、室内の整頓状況が悪い場合には、その旨をユーザに通知することができる。これにより、情報処理装置ＳＶは、ユーザに対してまずは室内の整理整頓をしなければならないことを自覚させることができる。

ここで、第１の実施形態に対応する情報処理（処理Ａ）は、環境情報として、ユーザの会話情報に基づき室内の清掃状況を推定する処理を含むものであった。一方で、第２の実施形態に対応する情報処理（処理Ｂ）は、環境情報として、作業ロボットにより検出された環境情報（特に物の配置に関する情報）に基づき室内の清掃状況を推定するものである。したがって、処理Ｂは処理Ａのバリエーションの一つといえる。

〔４．第３の実施形態に対応する情報処理の概要〕
次に、第３の実施形態に対応する情報処理（処理Ｃ）について説明する。まずは、処理Ｃの前提について説明する。なかなか部屋が片付けられない、あるいは掃除できないといったユーザは多いわけであるが、この原因として、例えば、部屋に物が散乱していることによりどのような実害があるかといったことを認識できていないことや、そもそも清掃を行うための動機付けが見当たらないといったことが考えられる。

したがって、情報処理装置ＳＶは、ユーザに対して清掃の必要があるか否かが判定された判定結果を取得し、取得した判定結果がユーザが清掃の必要があることを示す場合に、室内における所定の位置に清掃に関する情報を出力させる出力制御を行う。

以下では、図１の例を用いて、処理Ｃの一例について説明する。ここでは、処理Ｃを説明する図１（ｃ）に着目する。図１（ｃ）でも図１（ａ）と同様に居室Ｒを例に用いている。居室Ｒには、音声デバイスＤＶ１が置かれている。不図示であるがユーザＵ１１およびＵ１２も存在するものとする。

このような状態において、情報処理装置ＳＶは、清掃の必要性を判定された判定結果を取得する（ステップＳ３１）。具体的には、情報処理装置ＳＶは、清掃の必要があるか否か判定された判定結果を取得する。図１（ａ）の例を用いると、ここでは、情報処理装置ＳＶは、ステップＳ１３において清掃の必要があると判定している。したがって、図１（ａ）の例では、情報処理装置ＳＶは、判定結果として「清掃の必要がある」ことを取得する。

このように、判定結果が清掃の必要があることを示す場合に、情報処理装置ＳＶは、音声デバイスＤＶ１に対して、室内における所定の位置に清掃に関する情報を出力するよう出力制御する（ステップＳ３２）。例えば、情報処理装置ＳＶは、音声デバイスＤＶ１に対して、清掃の必要がある要清掃位置に清掃に関する情報を出力するよう出力制御する。

かかる出力制御に応じて、音声デバイスＤＶ１は、要清掃位置に清掃に関する情報を出力する。一例を示すと、音声デバイスＤＶ１は、清掃に関する情報として有害物質（例えば、害虫）の影を要清掃位置に投影する（ステップＳ３３）。これにより、情報処理装置ＳＶは、清掃しないといずれ害虫が発生するといった実害を仮想的に体験させることができるため、清掃するための動機付けを効果的に行うことができる。

〔５．第４の実施形態に対応する情報処理の概要〕
次に、第４の実施形態に対応する情報処理（処理Ｄ）について説明する。まずは、処理Ｄの前提について説明する。清掃が苦手であるといったユーザは多く、このようなユーザの清掃のやる気を起こさせるのは困難である。したがって、情報処理装置ＳＶは、ユーザの周辺環境を示す環境情報を取得する。そして、情報処理装置ＳＶは、取得した環境情報に基づいて、ユーザが清掃行動を行ったか否かを判定し、判定結果に基づいて、清掃行動に関する所定の対象者に報酬を付与する。

一例を示すと、情報処理装置ＳＶは、ユーザの周辺環境を示す環境情報として、ユーザの会話に関する情報である会話情報を取得する。かかる会話情報は、例えば、所定の音声デバイスに対して入力された会話情報である。他の一例を示すと、一例を示すと、情報処理装置ＳＶは、ユーザの周辺環境を示す環境情報として、作業ロボットが有する所定のセンサ機能により検出された環境情報を取得する。

以下では、図１の例を用いて、処理Ｄの一例について説明する。ここでは、処理Ｄを説明する図１（ｄ）に着目する。図１（ｄ）でも図１（ａ）と同様に居室Ｒを例に用いており、居室ＲにはユーザＵ１１およびＵ１２が居る。また、居室Ｒには、音声デバイスＤＶ１が置かれている。

処理Ａと同様に、例えば、音声デバイスＤＶ１は、環境情報として、ユーザの会話に関する情報である会話情報を検出（ステップＳ４１）し、検出した環境情報を情報処理装置ＳＶに送信する（ステップＳ４２）。これにより、情報処理装置ＳＶは、環境情報を取得することができる。

そして、情報処理装置ＳＶは、取得した環境情報に基づいて、ユーザが清掃行動を行ったか否かを判定する（ステップＳ４３）。例えば、情報処理装置ＳＶは、ユーザＵ１１、Ｕ１２のうちのどちらかが清掃行動を行ったか否かを判定する。また、情報処理装置ＳＶは、ユーザＵ１１が判定処理の処理対象とすることが予め設定されている場合には、ユーザＵ１１が清掃行動を行ったか否かを判定する。

情報処理装置ＳＶは、取得した環境情報として会話情報の中に、ユーザＵ１２がユーザＵ１１に対して「ちゃんときれいに出来たわね」といったように声掛けした旨を示すテキストが含まれている場合には、ユーザＵ１１が清掃行動を行ったと判定する。情報処理装置ＳＶは、ユーザＵ１１が清掃行動を行ったと判定した場合には、ユーザＵ１１に対して所定の報酬を付与する（ステップＳ４４）。例えば、情報処理装置ＳＶは、ユーザＵ１１に対して所定ポイントを付与するととともに、ユーザＵ１１の端末装置１０においてアプリＡＰを介して現在の所持ポイントを確認可能な状態に制御する。

このように、情報処理装置ＳＶは、ユーザが清掃行動を行った場合には、ユーザに対して報酬を付与する。掃除が苦手なユーザでも報酬がもらえるなら掃除しようとする気力がより高まることが考えられる。したがって、情報処理装置ＳＶは、ユーザに対して効果的に清掃を行わせることができる。

〔６．処理順について〕
上記例では、情報処理装置ＳＶは、処理Ａ（および処理Ｂ）により清掃状況を推定し、清掃の必要性があると判定した場合には、処理Ｃにより有害物質を投影し、さらに、処理Ｄにより清掃行動が行われたと判定した場合には、報酬を付与する例を示した。しかしながら、処理順はこれに限定されず、例えば、情報処理装置ＳＶは、処理Ｄにおいて清掃行動が行われたか否か判定するために、処理Ａ（および処理Ｂ）を行ってよい。また、情報処理装置ＳＶは、処理Ｄで清掃行動が行われていないと判定した場合には、処理Ｃを行うことにより清掃の動機付けを行ってもよい。このように、処理Ａ〜処理Ｄはそれぞれ独立してなされる処理ではなく、適宜組み合わせて行われるものである。

（第１の実施形態）
〔１．情報処理の一例〕
次に、図２を用いて、第１の実施形態にかかる情報処理の一例を示す。図２は、第１の実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。第１の実施形態にかかる情報処理は、情報処理装置１００によって行われる。情報処理装置１００は、図１で説明した情報処理装置ＳＶの一例である。また、図２は、図１（ａ）をより詳細に説明するものである。図２では、居室ＲにユーザＵ１１およびＵ１２が存在する。ユーザＵ１１およびＵ１２は親子関係にあり、ユーザＵ１１が息子、ユーザＵ１２が母親である。

また、居室Ｒには、音声デバイスＤＶ１が置かれている。また、居室Ｒには、清掃ロボットＲＢ１（移動可能な作業ロボットの一例）が置かれている。

このような状態において、情報処理装置１００は、ユーザの周辺環境を示す環境情報を取得し、取得した環境情報に基づいて、ユーザに対して清掃の必要性を判定する。そして、情報処理装置１００は、判定結果に基づいて、ユーザに対して清掃に関する情報を通知する。

一例を示すと、情報処理装置１００は、ユーザの周辺環境を示す環境情報として、ユーザの会話に関する情報である会話情報を取得する。かかる会話情報は、例えば、音声デバイスＤＶ１に対して入力された会話を示す会話情報である。また、別の一例を示すと、一例を示すと、情報処理装置１００は、ユーザの周辺環境を示す環境情報として、清掃ロボットＲＢ１の有するセンサ機能により検出された環境情報を取得する。かかるセンサ機能により検出される環境情報としては、居室Ｒにおける物品の配置状況を示す配置情報等がある。

そして、情報処理装置１００は、清掃の必要があると判定した場合には、例えば、音声デバイスＤＶ１を介して、ユーザに対して、部屋がどれだけ整頓されていないか（あるいは、汚れているか）といった清掃状況を通知するとともに、今がまさに清掃を行うべきタイミングであることを通知する。

例えば、音声デバイスＤＶ１は、環境情報として、ユーザの会話に関する情報である会話情報を検出し（ステップＳ１１）、検出した会話情報を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ１２）。これにより、情報処理装置１００は、会話情報を取得することができる。

また、例えば、清掃ロボットＲＢ１は、環境情報として、居室Ｒの床面において物が配置されている配置情報（物の散乱状況を示す情報ともいえる）を検出する（ステップＳ１１）。簡潔に言えば、清掃ロボットＲＢ１は、居室Ｒの床面を写真撮影する。そして、清掃ロボットＲＢ１は、検出した配置情報、すなわち撮影画像を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ１２）。これにより、情報処理装置１００は、配置情報を取得することができる。

次に、情報処理装置１００は、取得した環境情報に基づいて、居室Ｒの清掃状況を推定することにより（ステップＳ１３）、清掃の必要性があるか否かを判定する（ステップＳ１４）。図２の例では、情報処理装置１００は、母親であるユーザＵ１２が息子のユーザＵ１１に対して「こんなに散らかして片付けなさい」と注意していることを示す会話情報を取得することになる。ユーザＵ１２は、居室Ｒが清掃されていないと認識しているからこそこのような言動を発している。したがって、情報処理装置１００は、居室Ｒの清掃状況として、居室Ｒが散らかっていると推定する。また、図２の例では、情報処理装置１００は、取得した撮影画像を解析することにより、居室Ｒの整頓状況「悪」と推定する。

情報処理装置１００は、このような推定結果に基づき、例えば、ユーザＵ１１に対して清掃の必要があると判定する。情報処理装置１００は、ユーザＵ１１が居室Ｒを清掃する必要があると判定すると、音声デバイスＤＶ１に対して、清掃に関する情報をユーザに通知するよう通知制御する（ステップＳ１５）。

かかる通知制御に応じて、音声デバイスＤＶ１は、清掃に関する情報を音声出力する。一例を示すと、音声デバイスＤＶ１は、「Ｋ君（ユーザＵ１１の名前）、部屋が汚れています。お掃除して下さい。」といった音声を出力する。これにより、ユーザＵ１１は母親であるユーザＵ１２だけでなく、第３者（音声デバイスＤＶ１）からも指摘されることになるため、居室Ｒを掃除する必要があることを実感し易くなる。言い換えれば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１に対して清掃を行うべきタイミングが今であることを効果的に認識させることができる。

〔２．情報処理システムの構成〕
次に、図３を用いて、第１の実施形態にかかる情報処理システムの構成について説明する。図３は、第１の実施形態にかかる情報処理システム１の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、ＩｏＴ（Internet of Things）機器２０と、音声デバイス３０と、移動ロボット４０とを含む。端末装置１０と、ＩｏＴ機器２０と、音声デバイス３０と、移動ロボット４０とは、ネットワークＮを介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、図３に示す情報処理システム１には、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。

ＩｏＴ機器２０は、例えば、冷蔵庫、洗濯機等の各種家電製品である他、例えば、子供用の各種玩具である。音声デバイス３０は、例えば、図１で説明した音声デバイスＤＶ１である。また、移動ロボット４０は、例えば、図１で説明した清掃ロボットＲＢ１である。また、音声デバイス３０および移動ロボット４０は、室内に設置されるデバイスであり、各種センサを備えている。また、情報処理装置１００は、図２で説明した情報処理を行うサーバ装置である。なお、図３に示す情報処理装置１００は、後述する情報処理装置２００、３００、４００に置き換えることができる。

〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図４を用いて、第１の実施形態にかかる情報処理装置１００について説明する。図４は、第１の実施形態にかかる情報処理装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（通信部１１０について）
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Ｎと有線または無線で接続され、例えば、端末装置１０、ＩｏＴ機器２０、音声デバイス３０、移動ロボット４０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、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。記憶部１２０は、ユーザ情報記憶部１２１と、環境情報記憶部１２２とを有する。

（ユーザ情報記憶部１２１について）
ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザに関する各種情報を記憶する。ここで、図５に第１の実施形態にかかるユーザ情報記憶部１２１の一例を示す。図５の例では、ユーザ情報記憶部１２１は、「家族ＩＤ」、「ユーザＩＤ」、「デバイスＩＤ」、「住所」、「年齢」、「性別」といった項目を有する。

「家族ＩＤ」は、対応する「ユーザＩＤ」で示される各ユーザで構成される家族を識別する識別情報である。「ユーザＩＤ」は、対応する「家族ＩＤ」で示される家族に属するユーザを識別する識別情報である。「デバイスＩＤ」は、音声デバイス３０や移動ロボット３０等のデバイスを識別する識別情報である。「住所」、「年齢」、「性別」は、対応するユーザの居住地、年齢、性別を示す。

すなわち、図５の例では、家族ＩＤ「ＦＭ１」によって識別される家族には、ユーザＩＤ「Ｕ１１」、「Ｕ１２」、「Ｕ１３」、「Ｕ１４」によって識別されるユーザが属しており、また、この家族の家には、デバイスＩＤ「ＤＶ１」によって示されるデバイス、デバイスＩＤ「ＲＢ１」によって示されるデバイスが置かれている例を示す。また、図５の例では、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１１」によって識別されるユーザの住所「ＡＤＤ１」、年齢「９歳」、性別「男」である例を示す。

（環境情報記憶部１２２について）
環境情報記憶部１２２は、情報処理装置ＳＶ（ここでは、情報処理装置１００）が取得した環境情報を記憶する。例えば、環境情報記憶部１２２は、情報処理装置ＳＶが各種デバイスにより検出された環境情報を記憶する。ここで、図６に第１の実施形態にかかる環境情報記憶部１２２の一例を示す。図６の例では、環境情報記憶部１２２は、「家族ＩＤ」、「デバイスＩＤ」、「環境情報」といった項目を有する。

「家族ＩＤ」は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶される「家族ＩＤ」に対応する。「デバイスＩＤ」は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶される「デバイスＩＤ」に対応する。「環境情報」は、対応する「デバイスＩＤ」によって示されるデバイスによって検出された環境情報を示す。図６の例では、「環境情報」として、例えば、「ＤＡ１−１１」といった概念記号を用いているが、実際には、撮影画像、ホコリの量、物が配置される配置位置を示す数値等が記憶される。

すなわち、図６の例では、家族ＩＤ「ＦＭ１」によって識別される家族の家には、デバイスＩＤ「ＤＶ１」によって示されるデバイス（音声デバイスＤＶ１）、デバイスＩＤ「ＲＢ１」によって示されるデバイス（清掃ロボットＲＢ１）が置かれており、音声デバイスＤＶ１により検出された環境情報「ＤＡ１−１１」、清掃ロボットＲＢ１により検出された環境情報「ＤＡ１−２１」、「ＤＡ１−２２」、「ＤＡ１−２３」が取得された例を示す。

（制御部１３０について）
図４に戻り、制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部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。また、制御部１３０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。

図４に示すように、制御部１３０は、第１取得部１３１と、推定部１３２と、判定部１３３と、通知部１３４とを有し、以下に説明する情報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４に示した構成に限られず、後述する情報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４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。

（第１取得部１３１について）
第１取得部１３１は、ユーザの周辺環境を示す環境情報を取得する。例えば、第１取得部１３１は、ユーザの周辺環境を示す環境情報として、所定のセンサ機能により検出された環境情報を取得する。また、第１取得部１３１は、ユーザの周辺環境を示す環境情報として、所定の音声デバイスが有するセンサ機能により検出された環境情報を取得する。また、第１取得部１３１は、所定のセンサ機能により検出された環境情報として、室内における物品の配置状況を示す配置情報を取得する。

また、第１取得部１３１は、ユーザの周辺環境を示す環境情報として、ユーザの会話に関する情報である会話情報を取得する。また、第１取得部１３３は、ユーザの周辺環境を示す環境情報として、ユーザの行動を示す行動情報を取得する。

（推定部１３２について）
推定部１３２は、第１取得部１３１により取得された環境情報に基づいて、ユーザの清掃状況を推定する。例えば、推定部１３２は、室内におけるユーザの清掃状況として、室内におけるユーザの整頓状況を推定する。また、例えば、推定部１３２は、環境情報に基づき算出された指標値であってユーザの室内が清掃されている程度を示す指標値に基づいて、清掃状況を推定する。

（判定部１３３について）
判定部１３３は、第１取得部１３１により取得された環境情報に基づいて、ユーザに対して清掃の必要性を判定する。判定部１３３は、推定部１３２による推定結果に基づいて、ユーザに対して清掃の必要性を判定する。

判定部１３３は、会話情報から検出された感情情報であってユーザの感情を示す感情情報に基づいて、ユーザに対して清掃の必要性を判定する。例えば、判定部１３３は、感情情報が負の感情を示す場合に、ユーザに対して清掃の必要性があると判定する。また、判定部１３３は、会話情報に含まれるキーワードに基づいて、ユーザに対して清掃の必要性を判定する。例えば、判定部１３３は、会話情報の中に所定のキーワードが含まれる場合に、ユーザに対して清掃の必要性があると判定する。

また、判定部１３３は、会話情報によって示される会話の内容に基づいて、ユーザに対して清掃の必要性を判定する。例えば、判定部１３３は、会話の内容に基づいて、ユーザに対して会話の齟齬が検出された場合に、ユーザに対して清掃の必要性があると判定する。

（通知部１３４について）
通知部１３４は、判定部１３３による判定結果に基づいて、ユーザに対して清掃に関する情報を通知する。例えば、通知部１３４は、判定部１３３により清掃の必要性があると判定された場合に、清掃に関する情報として、清掃するよう提案する提案情報を通知する。また、通知部１３４は、判定部１３３により清掃の必要性があると判定された場合に、清掃に関する情報として、ユーザの清掃状況に関する情報を通知する。また、通知部１３４は、清掃状況に関する情報として、清掃状況に応じた清掃方法を提案する提案情報を通知する。

〔４．情報処理における作用の一例〕
以下、図７に示すフローチャートを用いて、各処理部１３１〜１３４が実行・実現する処理の内容について説明する。図７は、第１の実施形態にかかる情報処理の一例を示すフローチャートである。また、適宜、図１の例を用いることにする。

まず、第１取得部１３１は、会話情報を取得したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。例えば、第１取得部１３１は、音声デバイスＤＶ１により会話情報から送信されない間は、会話情報を取得しないと判定し（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、取得するまで待機する。

一方、推定部１３２は、音声デバイスＤＶ１が会話情報を検出することにより第１取得部１３１が音声デバイスＤＶ１から会話情報を取得した場合には（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、会話情報に基づいて、居室Ｒの清掃状況を推定する（ステップＳ１０２）。なお、推定部１３２は、清掃状況として、居室Ｒの整頓状況を推定してもよい。

例えば、推定部１３２は、会話情報を分析することにより会話情報から、ユーザの感情を示す感情情報が検出された場合には、この感情情報に基づいて、清掃状況を推定する。例えば、推定部１３２は、感情情報として、負の感情を示す感情情報を検出した場合には、清掃状況「悪」と推定する。ここで、負の感情とは、例えば、「イライラ」といった怒りの感情である。人は汚れた環境に置かれると、精神が不安定になり怒りがこみ上げやすくなる傾向にある。このようなことから、推定部１３２は、負の感情が検出できたということは、それは居室Ｒが清掃できていない（汚れている）ことに起因する負の感情と判断し、この結果、清掃状況「悪」と推定する。

なお、推定部１３２は、会話情報に含まれるキーワードに基づいて、清掃状況を推定することもできる。この点について、図２の例を用いて説明する。図２の例では、第１取得部１３１は、母親であるユーザＵ１２が息子のユーザＵ１１に対して「こんなに散らかして片付けなさい」と注意していることを示す会話情報を取得することになる。ここで、「散らかして」、「片付けなさい」といったキーワードは、居室Ｒが清掃できていない（汚れている）ことを示すキーワードといえる。会話情報にこのようなキーワードが含まれる場合、推定部１３２は、清掃状況「悪」と推定する。

また、推定部１３２は、会話情報によって示される会話の内容に基づいて、清掃状況を推定することもできる。例えば、推定部１３２は、会話情報を分析することにより、ユーザに対して会話の齟齬を検出した場合には、清掃状況「悪」と推定する。例えば、ユーザＵ１２がＵ１１に対して「汚いじゃない」と言ったことに対して、ユーザＵ１１が「そんなことないよ」と反発したとする。つまり、ユーザＵ１１の会話内容と、ユーザＵ１２の会話内容との間に齟齬が生じているといえる。また、ユーザＵ１１はユーザＵ１２よりも立場が低い。したがって、かかる場合、推定部１３２は、ユーザＵ１１に対して会話の齟齬を検出し、さらに清掃状況「悪」と推定する。

次に、判定部１３３は、ユーザに対して清掃の必要性を判定する（ステップＳ１０３）。例えば、判定部１３３は、推定部１３２により清掃状況「良」と推定された場合には、ユーザＵ１に対して清掃の必要が無いと判定し（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、処理を終了する。一方、判定部１３３は、上記例のように、推定部１３２により清掃状況「悪」と推定された場合には、ユーザＵ１に対して清掃の必要があると判定し（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）。

また、通知部１３４は、判定部１３３により清掃の必要があると判定された場合には（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、ユーザＵ１１に対して清掃に関する情報を通知する（ステップＳ１０４）。例えば、通知部１３４は、音声デバイスＤＶ１に対して、清掃に関する情報をユーザＵ１１に通知するよう通知制御する。かかる通知制御に応じて、音声デバイスＤＶ１は、清掃に関する情報を音声出力する。一例を示すと、音声デバイスＤＶ１は、「Ｋ君（ユーザＵ１の名前）、部屋が汚れています。お掃除して下さい。」といった音声を出力する。

なお、ここでは、まず、推定部１３２が、第１取得部１３１により取得された環境情報に基づき清掃状況を推定し、判定部１３３が推定された推定結果に基づき清掃の必要性を判定する例を示した。しかし、判定部１３３は、推定部１３２の処理も含めて判定処理を行ってもよい。具体的には、判定部１３３は、第１取得部１３１により取得された環境情報から直接、清掃の必要性を判定してもよい。

〔５．変形例〕
上記第１の実施形態にかかる情報処理装置１００は、上記第１の実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置１００の他の実施形態について説明する。

〔５−１．センサ検出された環境情報に基づき判定〕
例えば、第１取得部１３１は、所定のセンサとして、エコーロケションにより検出された環境情報を取得してもよい。また、第１取得部１３１は、所定のセンサ機能として、床面から所定の高さの範囲内に存在する存在物のみ撮影可能な状態で設置されたカメラにより撮影された撮影画像に含まれる環境情報を取得してもよい。このような環境情報は、例えば、物の散乱状況を示す情報といえる。また、エコーロケーション用のセンサや、カメラは、例えば、図２の例では、音声デバイスＤＶ１に設置されているものであってもよいし、清掃ロボットＲＢ１に設置されているものであってもよい。また、このような環境情報は、例えば、どのような物体が、室内のどの位置に、どれだけ存在するかといった数値情報を含み得るものである。

そして、推定部１３２は、これらセンサにより検出された環境情報に基づいて、清掃状況として、室内の整頓状況をより正確に推定することができる。例えば、第１取得部１３１によりエコーロケションにより検出された環境情報が取得されたとする。かかる場合、推定部１３２は、この環境情報に基づいて、ユーザの室内が清掃（整頓）されている程度を示す指標値を算出する。言い換えれば、推定部１３２は、ユーザの室内がどれだけ汚れているか（どれだけ整頓されていないか）といったことを示す指標値を算出する。

例えば、推定部１３２は、エコーロケションにより検出された環境情報に基づき、居室Ｒの床面に置かれているものが多いほど、居室Ｒが汚れている（整頓されていない）ことを示すよう高い指標値を算出する。また、例えば、推定部１３２は、カメラにより検出された環境情報（撮影画像）に基づき、居室Ｒの床面に置かれているものが多いほど、居室Ｒが汚れている（整頓されていない）ことを示すよう高い指標値を算出する。

また、判定部１３３は、例えば、推定部１３２により算出された指標値が所定値を超えている場合に、ユーザＵ１に対して清掃の必要があると判定する。

これにより、第１の実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザに対して清掃の必要があるか否かを高精度に判定することができるため、一般的に清掃すべきと考えられる良いタイミングにユーザに対して効果的に清掃を行わせることができる。

〔５−２．相対指標値に基づき判定〕
また、推定部１３２は、指標値として、ユーザの環境情報と当該ユーザとは異なる他のユーザの環境情報とを比較することにより算出された相対的な指標値に基づいて、清掃状況を推定してもよい。例えば、ユーザＵ１１について指標値を算出したい場合、第１取得部１３１は、環境情報記憶部１２２からユーザＵ１１以外の環境情報（例えば、エコーロケションにより検出された環境情報）も取得する。

例えば、第１取得部１３１は、ユーザＵ１１の環境情報、および、ユーザＵ１１と同年代の環境情報を取得する。また、推定部１３２は、ユーザＵ１１および他のユーザそれぞれについて指標値を算出し、算出した各指標値を比較することにより、ユーザＵ１１について他のユーザと比較した相対的な指標値を算出する。また、判定部１３３は、推定部１３２により算出された相対的な指標値が所定値を超えている場合に、ユーザＵ１１に対して清掃の必要があると判定する。

また、第１取得部１３１は、ユーザの周辺環境を示す環境情報として、ユーザの行動を示す行動情報を取得してもよい。そして、判定部１３３は、行動情報が、所定の行動パターンを示す行動情報、または、所定の行動を示す音情報を含む場合に、ユーザに対して清掃の必要性があると判定する。かかる行動情報は、各種センサによって検出された画像情報（あるいは動画情報）であって、ユーザの動き（例えば、床を歩く動き）を含む画像情報（あるいは動画情報）である。また、かかる行動情報は、各種センサによって検出された音声情報であって、ユーザの動き（例えば、床を歩く音声）を含む音声情報であってもよい。

一例を示すと、例えば、推定部１３２は、第１取得部１３１により取得された行動情報を解析することにより、行動情報から所定の行動パターンを示す行動情報、または、所定の行動を示す音情報を検出した場合には、清掃状況「悪」と推定する。所定の行動パターンとは、例えば、物探しをする際にみられる一定のパターンであり、同一箇所を何度も徘徊するといった行動パターンである。また、所定の行動を示す音情報とは、同一箇所を何度も徘徊するといった行動パターンを示す音情報、あるいは、物体にぶつかる際の物音である。

同一箇所を何度も徘徊するといった行動から、汚れている（整頓できていない）ため、ユーザが物探しをしていることが予測される。物体にぶつかる際の物音が頻繁に起こっているようであれば、それは部屋に物品が散在しているためと予測される。このようなことから、推定部１３２は、行動情報を解析することにより、同一箇所を何度も徘徊する行動パターンを検出した場合には、清掃状況「悪」と推定する。また、推定部１３２は、物体にぶつかる際の物音が所定回数を超えている場合には、清掃状況「悪」と推定する。また、判定部１３３は、推定部１３２により清掃状況「悪」と推定されたことにより、ユーザに対して清掃の必要があると判定する。

これにより、第１の実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザに対して清掃の必要があるか否かを高精度に判定することができるため、一般的に清掃すべきと考えられる良いタイミングにユーザに対して効果的に清掃を行わせることができる。

〔５−３．経過時間に基づき判定〕
また、判定部は１３３は、ユーザが過去に清掃を行ってからの経過時間に基づいて、当該ユーザに対して清掃の必要性を判定してもよい。例えば、判定部１３３は、第１取得部１３１により取得された行動情報に基づいて、ユーザが清掃行動を行ったか否かを判定する。例えば、判定部は１３３は、ユーザが清掃行動を行ったと判定してから現在までに「１ヶ月」が経過しており、さらに、この「１ヶ月」の間、ユーザが清掃行動を行ったとの判定を下していないとする。かかる場合、判定部１３３は、ユーザに対して清掃の必要があると判定する。

これにより、第１の実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザが清掃が必要なタイミングを高精度に見極めることができるため、このようなタイミングにユーザに対して効果的に清掃を行わせることができる。

〔５−４．情報通知について〕
通知部１３４は、清掃状況に関する情報として、清掃状況に応じた清掃方法を提案する提案情報を通知してもよい。上記の通り、情報処理装置１００は、室内にどのような物体が散在しているかを検出することができる。したがって、例えば、通知部１３４は、床にホコリが溜まっていることが検出された場合には、ぞうきんがけの方法を提案する。また、例えば、通知部１３４は、床に油分が付着していることが検出された場合には、どのような洗剤を使用するのがよいか提案する。また、例えば、通知部１３４は、床に衣類が散在していることが検出された場合には、衣類のたたみ方や収納方法を提案する。

これにより、第１の実施形態にかかる情報処理装置１００は、清掃の具体的な方法を提案することができるため、例えば、何から始めてよいかわからないといったユーザに対して、清掃意欲を高めるための動機付けを効果的に行うことができる。

〔６．効果〕
第１の実施形態にかかる情報処理装置１００は、第１取得部１３１と、判定部１３３と、通知部１３４とを有する。第１取得部１３１は、ユーザの周辺環境を示す環境情報を取得する。判定部１３３は、第１取得部１３１により取得された環境情報に基づいて、ユーザに対して清掃の必要性を判定する。通知部１３４は、判定部１３３による判定結果に基づいて、ユーザに対して清掃に関する情報を通知する。

これにより、第１の実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザに対して効果的に清掃を行わせることができる。

（第２の実施形態）
〔１．情報処理の一例〕
次に、図８を用いて、第２の実施形態にかかる情報処理の一例を示す。図８は、第２の実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。第２の実施形態にかかる情報処理は、情報処理装置２００によって行われる。情報処理装置２００は、図１で説明した情報処理装置ＳＶの一例である。なお、第２の実施形態にかかる情報処理は、第１の実施形態にかかる情報処理装置１００によって行われる情報処理のバリエーションの一つとも解せるものである。

また、図８は、図１（ｂ）をより詳細に説明するものである。図１（ｂ）の例では、居室Ｒには、清掃ロボットＲＢ１（移動可能な作業ロボットの一例）が置かれている。清掃ロボットＲＢ１は、各種のセンサを備えており、居室Ｒ内を移動して周りながら、センサを用いて環境情報を検出する。各種のセンサの一例としては、カメラ、ホコリセンサ、エコーロケーション（超音波位置センサ）等がある。また、清掃ロボットＲＢ１は、インターネットを介して、情報処理装置２００との情報の送受信を可能とする。また、居室Ｒのは、音声デバイスＤＶ１も置かれている。また、不図示であるが、居室Ｒには、ユーザＵ１１およびＵ１２も存在するものとする。

このような状態において、情報処理装置２００は、ユーザの周辺環境を示す環境情報であって移動可能な作業ロボットにより検出された環境情報を取得し、取得した環境情報に基づいて、室内におけるユーザの清掃状況を推定する推定する。例えば、情報処理装置２００は、作業ロボットが有する所定のセンサ機能により検出された環境情報を取得する。なお、第１の実施形態にかかる情報処理装置１００は、かかる環境情報を用いて、ユーザに対して清掃の必要性を判定する。つまり、情報処理装置２００により取得される環境情報は、情報処理装置１００による判定処理に用いられる一材料となり得るものである。

例えば、清掃ロボットＲＢ１は、環境情報として、居室Ｒの床面において物が配置されている配置情報を検出する（ステップＳ２１）。一例を示すと、清掃ロボットＲＢ１は、居室Ｒの床面を写真撮影する。そして、清掃ロボットＲＢ１は、検出した環境情報、すなわち撮影画像を情報処理装置２００に送信する（ステップＳ２２）。これにより、情報処理装置２００は、環境情報を取得することができる。

そして、情報処理装置２００は、取得した配置情報に基づいて、居室Ｒの清掃状況として、整頓状況を推定する（ステップＳ２３）。例えば、情報処理装置２００は、撮影画像を解析することにより、居室Ｒの整頓状況を推定する。例えば、情報処理装置２００は、整頓状況「悪」と推定した場合には、整頓の必要があると判定する（ステップＳ２４）。そして、情報処理装置２００は、音声デバイスＤＶ１に対して、清掃に関する情報をユーザに通知するよう通知制御する（ステップＳ２５）。

かかる通知制御に応じて、清掃ロボットＲＢ１は、清掃に関する情報を音声出力する。一例を示すと、音声デバイスＤＶ１は、「部屋の整頓ができていません。整理整頓してからお掃除して下さい。」といった音声を出力する。なお、情報処理装置２００は、清掃ロボットＲＢ１に対して、清掃に関する情報をユーザに通知するよう通知制御してもよい。これにより、情報処理装置２００は、室内の整頓状況を認識することができるため、例えば、室内の整頓状況が悪い場合には、その旨をユーザに通知することができる。これにより、情報処理装置２００は、ユーザに対してまずは室内の整理整頓をしなければならないことを自覚させることができる。

〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図９を用いて、第２の実施形態にかかる情報処理装置２００について説明する。図９は、第２の実施形態にかかる情報処理装置２００の構成例を示す図である。図９に示すように、情報処理装置２００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部２３０とを有する。なお、図４で説明した情報処理装置１００と、同一符号を有する処理部については、説明を省略または簡潔化する。

（制御部２３０について）
制御部２３０は、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、情報処理装置２００内部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。また、制御部２３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図９に示すように、制御部２３０は、第１取得部１３１と、推定部１３２と、判定部１３３と、通知部１３４と、第２取得部２３５を有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部２３０の内部構成は、図９に示した構成に限られず、後述する情報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２３０が有する各処理部の接続関係は、図９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。

（第２取得部２３５について）
第２取得部２３５は、ユーザの周辺環境を示す環境情報であって移動可能な作業ロボットにより検出された環境情報を取得する。具体的には、第２取得部２３５は、作業ロボットが有する所定のセンサ機能により検出された環境情報を取得する。例えば、第２取得部２３５は、所定のセンサ機能として、エコーロケションにより検出された環境情報を取得する。また、例えば、第２取得部２３５は、所定のセンサ機能として、床面から所定の高さの範囲内に存在する存在物のみ撮影可能な状態で設置されたカメラにより撮影された撮影画像に含まれる環境情報を取得する。

例えば、第２取得部２３５は、環境情報として、物の散乱状況を示す情報、または室内における空中浮遊物に関する情報を取得する。物の散乱状況を示す情報は、例えば、室内に置いて物が配置されている配置情報と言い換えることができ、配置情報は、どのような物体が、室内のどの位置に、どれだけ存在するかといった数値情報を含み得るものである。

また、例えば、第２取得部２３５は、環境情報として、室内における作業ロボットの移動距離であって過去の所定の時点での移動距離と、現時点での当該移動距離とを比較した比較結果を取得する。また、第２取得部２３５は、環境情報として、ユーザの会話に関する情報である会話情報であって作業ロボットに対して入力された会話情報を取得してもよい。また、第２取得部２３５は、移動可能な作業ロボットとして、所定の清掃用ロボットにより検出された環境情報を取得してもよい。なお、これまで説明してきた第２取得部２３５による取得処理は、情報処理装置１００の第１取得部１３１によって行われてもよい。

（推定部１３２について）
推定部１３２は、第２取得部２３５により取得された環境情報に基づいて、室内におけるユーザの清掃状況を推定する。例えば、推定部１３２は、室内におけるユーザの清掃状況として、室内におけるユーザの整頓状況を推定する。例えば、推定部１３２は、環境情報に基づき算出された指標値であってユーザの室内が清掃されている程度を示す指標値に基づいて、清掃状況を推定する。

（通知部１３４について）
通知部１３４は、推定部１３２による推定結果に基づいて、ユーザに対して清掃に関する情報を通知する。具体的には、通知部１３４は、推定結果に基づきユーザに対して清掃の必要性があると判定された場合には、清掃に関する情報として、清掃するよう提案する提案情報を通知する。例えば、通知部１３４は、推定結果に基づきユーザに対して清掃の必要性があると判定された場合には、清掃に関する情報として、清掃するよう提案する提案情報を通知する。例えば、通知部１３４は、清掃に関する情報として、片付けの手順を通知する。また、例えば、通知部１３４は、清掃に関する情報として、所定の清掃サービスに関する情報を通知する。

〔３．情報処理における作用の一例〕
以下、図１０に示すフローチャートを用いて、各処理部１３２〜１３４、２３５が実行・実現する処理の内容について説明する。図１０は、第２の実施形態にかかる情報処理の一例を示すフローチャートである。また、適宜、図８の例を用いることにする。

まず、第２取得部２３５は、環境情報として配置情報を取得したか否かを判定する（ステップＳ２０１）。例えば、第２取得部２３５は、清掃ロボットＲＢ１により配置情報が送信されない間は、配置情報を取得しないと判定し（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、取得するまで待機する。

ここで、例えば、清掃ロボットＲＢ１は、室内Ｒにおいてエコーロケーションを行うことにより検出した配置情報を情報処理装置２００に送信したことにより、第２取得部２３５は、配置情報を取得したと判定したものとする（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）。この配置情報には、配置情報は、どのような物体が、居室Ｒのどの位置に、どれだけ存在するかといった数値情報、そして、居室Ｒ内を清掃ロボットＲＢ１が移動した移動距離が含まれるものとする。

このような状態において、第２取得部２３５は、過去の所定の時点での移動距離と、現時点での移動距離とを比較した比較結果を取得する（ステップＳ２０２）。具体的には、第２取得部２３５は、居室Ｒにおける清掃ロボットＲＢ１の移動距離であって過去の所定の時点での移動距離と、居室Ｒにおける清掃ロボットＲＢ１の移動距離であって現時点での移動距離とを比較した比較結果を取得（算出）する。かかる比較結果も環境情報の一例と解することができるものである。

第２取得部２３５は、清掃ロボットＲＢ１から取得した配置情報を環境情報記憶部１２２に格納するため、例えば、過去の所定の時点での移動距離を示す情報（「過去距離情報」とする）と、現時点での移動距離を示す情報（「現在距離情報」とする）とを環境情報記憶部１２２から取得することができる。ここで、第２取得部２３５は、過去距離情報と現在距離情報を比較することにより比較結果を取得し、取得した比較結果から、現時点での移動距離が過去の所定の時点での移動距離より短くなっているか否かを判定する（ステップＳ２０３）。

ここで、第２取得部２３５は、「過去の所定の時点での移動距離＜現時点での移動距離」といった比較結果を取得したとする。かかる場合、第２取得部２３５は、現時点での移動距離が過去の所定の時点での移動距離より短くなっていないと（長くなったと）判定する（ステップＳ２０３；Ｎｏ）。かかる場合、推定部１３２は、居室Ｒの整頓状況「良」（整頓できている）と推定し（ステップＳ２０４ａ）、処理を終了する。

一方、第２取得部２３５は、「過去の所定の時点での移動距離＞現時点での移動距離」といった比較結果を取得したとする。かかる場合、第２取得部２３５は、現時点での移動距離が過去の所定の時点での移動距離より短くなったと判定する（ステップＳ２０３；Ｙｅｓ）。現時点での移動距離が過去の所定の時点での移動距離より短くなったことの原因としては、居室Ｒに散乱している物が増えたことにより、清掃ロボットＲＢ１が移動可能なスペースが少なくなったことが考えられる。このようなことから、推定部１３２は、居室Ｒの整頓状況「悪」（整頓できていない）と推定する（ステップＳ２０４ｂ）。なお、ステップＳ２０３での判定処理は、推定部１３２によって行われてもよい。

また、通知部１３４は、整頓状況「悪」と推定されたことにより、ユーザＵ１１に対して清掃に関する情報を通知する（ステップＳ２０５）。例えば、通知部１３４は、音声デバイスＤＶ１に対して、清掃に関する情報をユーザＵ１１に通知するよう通知制御する。かかる通知制御に応じて、音声デバイスＤＶ１は、清掃に関する情報を音声出力する。一例を示すと、音声デバイスＤＶ１は、「部屋の整頓ができていません。整理整頓してからお掃除して下さい。」といった音声を出力する。

〔４．変形例〕
上記第２の実施形態にかかる情報処理装置２００は、上記第２の実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置２００の他の実施形態について説明する。

〔４−１．面積比較〕
上記の第２の実施形態では、第２の取得部２３５が、室内における作業ロボットの移動距離であって過去の所定の時点での移動距離と、室内における作業ロボットの移動距離であって現時点での移動距離とを比較した比較結果を取得する例を示した。しかし、第２の取得部２３５は、室内における作業ロボットの移動距離であって過去の所定の時点での移動距離に基づく移動面積と、室内における前記作業ロボットの移動距離であって現時点での移動距離に基づく移動面積とを比較した比較結果を取得する。第２の取得部２３５は、例えば、図１０で示したステップＳ２０２、Ｓ２０３でかかる処理を行うことができる。

一例を示すと、第２取得部２３５は、居室Ｒにおける清掃ロボットＲＢ１の移動距離であって過去の所定の時点での移動距離に基づく移動面積と、居室Ｒにおける清掃ロボットＲＢ１の移動距離であって現時点での移動距離に基づく移動面積とを比較した比較結果を取得（算出）する。

第２取得部２３５は、過去の所定の時点での移動距離に基づく移動面積を示す情報（「過去面積情報」とする）と、現時点での移動距離に基づく移動面積を示す情報（「現在面積情報」とする）とを環境情報記憶部１２２から取得することができる。ここで、第２取得部２３５は、過去面積情報と現在面積情報を比較することにより比較結果を取得し、取得した比較結果から、現時点での移動距離に基づく移動面積が過去の所定の時点での移動距離に基づく移動面積より小さくなっているか否かを判定する。

ここで、第２取得部２３５は、「過去の所定の時点での移動距離に基づく移動面積＜現時点での移動距離に基づく移動面積」といった比較結果を取得したとする。かかる場合、第２取得部２３５は、現時点での移動距離に基づく移動面器が過去の所定の時点での移動距離に基づく移動面積より小さくなっていないと（大きくなったと）判定する。これにより、推定部１３２は、居室Ｒの整頓状況「良」（整頓できている）と推定する。

一方、第２取得部２３５は、「過去の所定の時点での移動距離に基づく移動面積＞現時点での移動距離に基づく移動面積」といった比較結果を取得したとする。かかる場合、第２取得部２３５は、現時点での移動距離に基づく移動面積が過去の所定の時点での移動距離に基づく移動面積より小さくなったと判定する。これにより、推定部１３２は、居室Ｒの整頓状況「悪」（整頓できていない）と推定する。

これにより、第２の実施形態にかかる情報処理装置２００は、室内の整頓状況を高精度に推定することができるため、例えば、まずは整理整頓してから室内の掃除を行うといったように、ユーザに対して効率的な清掃行動を実現させることができる。

〔４−２．間取比較〕
また、第２取得部２３５は、環境情報として、過去の所定の時点での室内の間取りと、現時点での当該室内の間取りとを比較した比較結果を取得してもよい。ここでは、説明の便宜上、移動可能な作業ロボットを空中飛行可能なロボット（例えば、ドローン）とする。かかる場合、このドローンは、例えば、定期的に居室Ｒを含む室内を上空から撮影することにより、かかる室内の間取り図を情報処理装置２００に送信する。これにより、第２取得部２３５は、環境情報として、間取り図を取得することができる。

このような状態において、第２取得部２３５は、過去の所定の時点での間取り図と、現時点での間取り図とを比較した比較結果を取得し、取得した比較結果から、例えば、居室Ｒが過去の所定の時点より汚れているか否か、あるいは、過去の所定の時点と比較して居室Ｒの整頓状況が悪化しているか否かを判定する。例えば、第２取得部２３５は、居室Ｒにおいて過去の所定の時点での空きスペースの面積と、現時点での空きスペースの面積を算出し、これらを比較する。そして、推定部１３２は、第２取得部２３５により現時点での空きスペースの面積が過去の所定の時点での空きスペースの面積より小さくなっていると判定された場合には、居室Ｒの整頓状況「悪」（整頓できていない）と推定する。

これにより、第２の実施形態にかかる情報処理装置２００は、室内の整頓状況を高精度に推定することができるため、例えば、まずは整理整頓してから室内の掃除を行うといったように、ユーザに対して効率的な清掃行動を実現させることができる。

〔４−３．衝突回数〕
また、第２取得部２３５は、環境情報として、移動可能な作業ロボットが室内に置いて衝突した衝突回数を取得してもよい。例えば、第２取得部２３５は、清掃ロボットＲＢ１が居室Ｒを所定時間移動した間に物体に衝突した衝突回数を取得する。そして、第２取得部２３５は、衝突回数が所定回数以上であるか否かを判定する。例えば、居室Ｒが整頓されておらず、物がより多く散在しているほど衝突回数は多くなると考えられる。したがって、推定部１３２は、第２取得部２３５により衝突回数が所定回数以上であると判定された場合には、居室Ｒの整頓状況「悪」（整頓できていない）と推定する。

これにより、第２の実施形態にかかる情報処理装置２００は、室内の整頓状況を高精度に推定することができる。

〔４−４．移動回数に基づく推定〕
また、第２取得部２３５は、環境情報として、移動可能な作業ロボットが室内に置いて衝突した衝突回数のうち、衝突したことにより被衝突物が移動した回数を取得してもよい。例えば、第２取得部２３５は、清掃ロボットＲＢ１が居室Ｒを所定時間移動した間に物体に衝突した衝突回数のうち、衝突したことにより被衝突物が移動した移動回数を取得する。なお、第２取得部２３５は、清掃ロボットＲＢ１が同一物体に複数回衝突し、さらにその物体が移動した場合には、重複した移動回数を排除してもよい。

そして、第２取得部２３５は、移動回数が所定回数以上であるか否かを判定する。例えば、居室Ｒが整頓されておらず、物がより多く散在しているほど移動回数は多くなると考えられる。例えば、タンス等の大きな家具に清掃ロボットＲＢ１が衝突しても、家具が動くことはない。一方で、整理整頓できていない原因の、例えば、ゴミや玩具に清掃ロボットＲＢ１が衝突した場合、これらは衝突の力によって移動することになる。つまり、移動回数が多いほど、居室Ｒが整頓できていないことを示唆する。したがって、推定部１３２は、第２取得部２３５により移動回数が所定回数以上であると判定された場合には、居室Ｒの整頓状況「悪」（整頓できていない）と推定する。

これにより、第２の実施形態にかかる情報処理装置２００は、室内の整頓状況を高精度に推定することができる。

〔５．効果〕
第２の実施形態にかかる情報処理装置２００は、第２取得部２３５と、推定部１３２とを有する。第２取得部２３５は、ユーザの周辺環境を示す環境情報であって移動可能な作業ロボットにより検出された環境情報を取得する。推定部１３２は、第２取得部２３５により取得された環境情報に基づいて、室内におけるユーザの清掃状況を推定する。

これにより、第２の実施形態にかかる情報処理装置２００は、室内の整頓状況を認識することができるため、ユーザに対して効率的な清掃行動を行わせることができる。

（第３の実施形態）
〔１．情報処理の一例〕
次に、図１１を用いて、第３の実施形態にかかる情報処理の一例を示す。図１１は、第３の実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。第３の実施形態にかかる情報処理は、情報処理装置３００によって行われる。情報処理装置３００は、図１で説明した情報処理装置ＳＶの一例である。

また、図１１は、図１（ｃ）をより詳細に説明するものである。図１１の例では、居室Ｒには、音声デバイスＤＶ１が置かれている。また、居室Ｒには、照明デバイスＲ１が設置されている。また、不図示であるがユーザＵ１１およびＵ１２も存在するものとする。

このような状態において、情報処理装置３００は、ユーザに対して清掃の必要性があるか否かが判定された判定結果を取得し、取得した判定結果が、ユーザが清掃の必要性があることを示す場合に、室内における所定の位置に清掃に関する情報を出力させる出力制御を行う。例えば、情報処理装置３００は、判定結果が清掃の必要性がある要清掃位置を示す場合に、要清掃位置または前記要清掃位置の周辺に清掃に関する情報を出力させる出力制御を行う。なお、ユーザに対して清掃の必要性があるか否かを判定する処理は、第１の実施形態にかかる情報処理装置１００の判定部１３３によって行われる。

情報処理装置３００は、清掃の必要があるか否か判定された判定結果を取得する（ステップＳ３１）。図１（ａ）の例では、情報処理装置ＳＶは、ステップＳ１３において清掃の必要があると判定している。したがって、かかる例の場合、情報処理装置３００は、判定結果として「清掃の必要がある」ことを取得する。

ここで、これまで説明してきた通り、情報処理装置１００は、取得した環境情報に基づいて、ユーザの清掃状況を推定し、推定結果に基づいて、清掃の必要性を判定する。したがって、判定結果には、例えば、どのような物体が、室内のどの位置に、どれだけ存在するかといった数値情報が含まれる。また、かかる判定結果は、情報処理装置３００の所定の記憶部に記憶されている。

また、第１の実施形態で説明したように、情報処理装置１００は、環境情報に基づいて、ユーザの室内が清掃されている程度を示す指標値を算出し、この指標値に基づいて、清掃状況を推定する場合がある。したがって、判定結果には、室内が清掃されている程度を示す指標値も含まれてよい。

図１１の例では、例えば、要清掃領域「ＡＲ１」、清掃されている程度「指標値８」、片付けるべきもの（居室Ｒに散らばっている物）「段ボール箱４箱、ごみ袋３袋」といった情報が判定結果として得られているものとする。かかる場合、情報処理装置３００は、照明デバイスＬ１に対して、清掃の必要がある要清掃位置である領域ＡＲ１に清掃に関する情報を出力するよう出力制御する（ステップＳ３２）。

かかる出力制御に応じて、照明デバイスＬ１は、要清掃位置ＡＲ１に清掃に関する情報を出力する。一例を示すと、照明デバイスＬ１は、清掃に関する情報として有害物質（例えば、害虫）の影を投影する（ステップＳ３３）。これにより、情報処理装置３００は、清掃しないといずれ害虫が発生するといった実害を仮想的に体験させることができるため、清掃するための動機付けを効果的に行うことができる。

〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図１２を用いて、第３の実施形態にかかる情報処理装置３００について説明する。図１２は、第３の実施形態にかかる情報処理装置３００の構成例を示す図である。図１２に示すように、情報処理装置３００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部３３０とを有する。なお、図４で説明した情報処理装置１００と、同一符号を有する処理部については、説明を省略または簡潔化する。

（制御部３３０について）
制御部３３０は、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、情報処理装置３００内部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。また、制御部２３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図１２に示すように、制御部１３０は、第１取得部１３１と、推定部１３２と、判定部１３３と、通知部１３４と、判定結果取得部３３５と、出力制御部３３６とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部３３０の内部構成は、図１２に示した構成に限られず、後述する情報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３３０が有する各処理部の接続関係は、図１２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。

（判定結果取得部３３５について）
判定結果取得部３３５は、ユーザに対して清掃の必要性があるか否かが判定された判定結果を取得する。判定結果取得部３３５により取得される判定結果には、例えば、どのような物体が、室内のどの位置に、どれだけ存在するかといった数値情報が含まれる。判定結果には、例えば、室内が清掃されている程度を示す指標値も含まれている。

（出力制御部３３６について）
出力制御部３３６は、判定結果取得部３３５により取得された判定結果が、ユーザが清掃の必要性があることを示す場合に、室内における所定の位置に清掃に関する情報を出力させる出力制御を行う。具体的には、出力制御部３３６は、室内において清掃の必要性がある要清掃位置または要清掃位置の周辺に清掃に関する情報を出力させる。例えば、出力制御部３３６は、室内において清掃の必要性がある要清掃位置を示す位置情報が判定結果に含まれる場合に、要清掃位置または要清掃位置の周辺に清掃に関する情報を出力させる。

出力制御部３３６は、清掃に関する情報として、要清掃位置または要清掃位置の周辺に応じた情報を出力させる。例えば、出力制御部３３６は、清掃状況の程度に応じた態様で、清掃に関する情報を出力させる。より具体的には、出力制御部３３６は、清掃状況の程度を示す指標値に応じた態様で、清掃に関する情報を出力させる。また、例えば、出力制御部３３６は、清掃状況の程度に応じて、清掃に関する情報を出力する出力頻度、または、清掃に関する情報を出力する出力数を制御する。また、出力制御部３３６は、宅内において物品が散在していることによりユーザが清掃の必要性があると判定されている場合には、清掃に関する情報として、当該物品に応じた情報を出力させる。

また、出力制御部３３６は、清掃に関する情報として、宅内の清掃が必要であることを示す情報を出力させる。例えば、出力制御部３３６は、宅内の清掃が必要であることを示す情報として、所定の有害物の形状を示す有害物情報を投影させる。例えば、出力制御部３３６は、宅内の清掃が必要であることを示す情報として、所定の有害物が動作する音声情報を出力させる。例えば、出力制御部３３６は、宅内の清掃が必要であることを示す情報として、所定の有害物の匂いを出力させる。

〔３．情報処理における作用の一例〕
以下、図１３に示すフローチャートを用いて、各処理部３３５、３３６が実行・実現する処理の内容について説明する。図１３は、第３の実施形態にかかる情報処理の一例を示すフローチャートである。また、適宜、図１１の例を用いることにする。

まず、判定結果取得部３３５は、清掃の必要があるか否か判定された判定結果を取得したか否かを判定する（ステップＳ３０１）。例えば、判定結果取得部３３５は、判定部１３３から清掃の必要があるか否か判定された判定結果を受信しない間は、判定結果を取得していないと判定し（ステップＳ３０１；Ｎｏ）、取得するまで待機する。

一方、出力制御部３３６は、判定結果取得部３３５により清掃の必要があるか否か判定された判定結果が取得されたと判定された場合には（ステップＳ３０１；Ｙｅｓ）、判定結果に基づいて、室内における所定の位置に清掃に関する情報を出力させる出力制御を行う（ステップＳ３０２）。例えば、判定結果取得部３３５により取得された判定結果が、ユーザＵ１１が清掃の必要性があることを示しているものとする。

また、判定結果取得部３３５により取得された判定結果には、要清掃領域「ＡＲ１」、清掃されている程度「指標値８」、片付けるべきもの（居室Ｒに散らばっている物）「段ボール箱４箱、ごみ袋３袋」といった情報が判定結果として得られているものとする。なお、清掃されている程度は、汚れている度合いとも言い換えることができ、指標値が大きいほど汚れがひどい、あるいは、整頓できていないことを示すものとする。

かかる場合、出力制御部３３６は、室内における所定の位置に清掃に関する情報を出力させる出力制御を行う。例えば、出力制御部３３６は、照明デバイスＬ１に対して、清掃の必要がある要清掃位置である領域ＡＲ１に清掃に関する情報を出力するよう出力制御する。図１１の例では、領域ＡＲ１には、段ボール箱やごみ袋が積み重ねてある。このような場所（隙間）は、特定の害虫が身を潜めるには格好の場所といえる。したがって、、出力制御部３３６は、照明デバイスＬ１に対して、害虫の形状の影を投影させる。かかるがい害虫とは、例えば、一般家庭における生活空間に発生し得る害虫であればどのようなものでもよく、例えば、ゴキブリやカメムシ等である。なお、出力制御部３３６は、領域ＡＲ１がキッチン周辺である場合には、残飯等に集まり易いネズミの影を投影させてもよい。

また、要清掃領域「ＡＲ１」における清掃の程度（汚れの程度、整頓されていない程度）が「指標値８」であることから、出力制御部３３６は、「指標値８」に応じた数の害虫を投影させてもよい。例えば、出力制御部３３６は、「指標値８」に対応させて「８匹」の害虫を投影させてもよい。また、出力制御部３３６は、害虫を投影させる頻度も制御してよい。出力制御部３３６は、「指標値８」の場合には「１分毎」に害虫を投影させ、「指標値７」の場合には「２分毎」に害虫を投影させる。また、出力制御部３３６は、かかる害虫の動作音（例えば、羽音や移動音）も同時に出力させてよい。

また、領域ＡＲ１には、段ボール箱やごみ袋が積み重ねてあることから、領域ＡＲ１には日当たりが悪いことが考えられる。日当たりが悪い場所は、湿気が高くカビが発生しやすい。したがって、出力制御部３３６は、領域ＡＲ１付近にカビ臭を発生させてもよい。

〔４．変形例〕
上記第３の実施形態にかかる情報処理装置３００は、上記第３の実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置３００の他の実施形態について説明する。

〔４−１．ＮＧ条件（１）〕
上記の第２の実施形態では、出力制御部３３６が清掃に関する情報を出力させる例を示した。しかし、出力制御部３３６は、所定の条件下では、清掃に関する情報を出力させないよう出力制御する。例えば、出力制御部３３６は、清掃が行われている間は清掃に関する情報を出力しないよう制御する。

例えば、ユーザＵ１１がせっかく清掃を行っていたとしても、このとき害虫が投影されてしまうと、驚きやショック等でユーザＵ１１が清掃意欲を無くす可能性がある。このような状況を防ぐために、出力制御部３３６は、清掃が行われている間は清掃に関する情報を出力しない。

〔４−２．ＮＧ条件（２）〕
また、出力制御部３３６は、清掃の必要性がある要清掃位置が室内における所定のエリアに含まれる場合には、清掃に関する情報を出力しないよう制御する。例えば、要清掃位置が階段上である場合、ユーザが階段を使用している際に、この階段付近に害虫が投影されると、驚きでユーザが足を踏み外してしまう可能性があり危険である。したがって、出力制御部３３６は、要清掃位置が室内における所定のエリアに含まれる場合には、清掃に関する情報を出力しない。

〔５．効果〕
第３の実施形態にかかる情報処理装置３００は、判定結果取得部３３５と、出力制御部３３６とを有する。判定結果取得部３３５は、ユーザに対して清掃の必要性があるか否かが判定された判定結果を取得する。出力制御部３３６は、判定結果取得部３３５により取得された判定結果が、ユーザが清掃の必要性があることを示す場合に、室内における所定の位置に清掃に関する情報を出力させる出力制御を行う。

これにより、第３の実施形態にかかる情報処理装置３００は、ユーザに対して清掃するための動機付けを効果的に行うことができる。

（第４の実施形態）
〔１．情報処理の一例〕
次に、図１４を用いて、第４の実施形態にかかる情報処理の一例を示す。図１４は、第４の実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。第４の実施形態にかかる情報処理は、情報処理装置４００によって行われる。情報処理装置４００は、図１で説明した情報処理装置ＳＶの一例である。

また、図１４は、図１（ｄ）をより詳細に説明するものである。図１４の例では、居室Ｒには、音声デバイスＤＶ１が置かれている。また、居室Ｒには、ユーザＵ１１およびＵ１２がいる。

例えば、音声デバイスＤＶ１は、環境情報として、ユーザの会話に関する情報である会話情報を検出（ステップＳ４１）し、検出した会話情報を情報処理装置４００に送信する（ステップＳ４２）。これにより、情報処理装置４００は、環境情報を取得することができる。

次に、情報処理装置４００は、ユーザが清掃行動を行ったか否かを判定する（ステップＳ４３）。例えば、情報処理装置４００は、取得した会話情報に基づいて、ユーザが清掃行動を行ったか否かを判定する。

一例を示すと、情報処理装置４００は、所定対象物を定位置（元の場所）に戻すといった清掃行動を行ったか否かを判定する。また、情報処理装置４００は、清掃行動を行ったと判定した場合、清掃行動を行ったのは誰であるかも特定する。また、情報処理装置４００は、例えば、清掃行動を行ったのはユーザＵ１１であることを特定したとすると、ユーザＵ１１が自主的に清掃行動を行ったのか、あるいは、誰かに指示されて清掃行動を行ったのかを判定する。また、情報処理装置４００は、清掃行動を行ったと判定した場合、その清掃行動にかかった時間を特定する。

図１４の例では、情報処理装置４００は、掃除機をかけているユーザＵ１１に対して、母親であるユーザＵ２が「ちゃんときれいに出来たわね」と声をかけたことを示す会話情報を取得することになる。このようなことから、情報処理装置４００は、ユーザＵ１１が清掃行動を行ったと判定し、ユーザＵ１１に対して所定の報酬を付与する（ステップＳ４４）。例えば、情報処理装置４００は、報酬として所定のポイントを付与する場合、ユーザＵ１１の端末装置１０においてアプリＡＰを介して、付与したポイントおよび現在の累計ポイントを確認可能に制御する。

このように、情報処理装置４００は、ユーザが清掃行動を行った場合には、ユーザに対して報酬を付与する。掃除が苦手なユーザでも報酬がもらえるなら掃除しようとする気力がより高まることが考えられる。したがって、情報処理装置４００は、ユーザに対して効果的に清掃を行わせることができる。

〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図１５を用いて、第３の実施形態にかかる情報処理装置４００について説明する。図１５は、第４の実施形態にかかる情報処理装置４００の構成例を示す図である。図１５に示すように、情報処理装置４００は、通信部１１０と、記憶部４２０と、制御部４３０とを有する。なお、図４で説明した情報処理装置１００と、同一符号を有する処理部については、説明を省略または簡潔化する。

（記憶部４２０について）
記憶部４２０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。記憶部４２０は、ユーザ情報記憶部１２１と、環境情報記憶部１２２と、報酬情報記憶部４２３とを有する。

（報酬情報記憶部４２３について）
報酬情報記憶部４２３は、ユーザに付与された報酬に関する情報を記憶する。ここで、図１６に第４の実施形態にかかる報酬情報記憶部４２３の一例を示す。なお、本実施形態では、報酬は所定のポイントであるものとする。図１６の例では、報酬情報記憶部４２３は、「家族ＩＤ」、「ユーザＩＤ」、「ポイント」といった項目を有する。

「家族ＩＤ」、「ユーザＩＤ」については、図５の通りであるため、説明を省略する。「ポイント」は、対応するユーザに付与されている現在の累計ポイントを示す。すなわち、図１６の例では、ユーザＩＤ「Ｕ１１」によって識別されるユーザには、現在「５０ポイント」付与されている例を示す。

（制御部４３０について）
図１５に戻り、制御部４３０は、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、情報処理装置４００内部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。また、制御部４３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図１５に示すように、制御部４３０は、第１取得部１３１と、推定部１３２と、判定部１３３と、通知部１３４と、行動判定部４３５と、付与部４３６とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部４３０の内部構成は、図１５に示した構成に限られず、後述する情報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４３０が有する各処理部の接続関係は、図１５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。

（行動判定部４３５について）
行動判定部４３５は、ユーザが清掃行動を行ったか否かを判定する。ここで、第１および第２の実施形態で説明した通り、第１取得部１３１は、ユーザの周辺環境を示す環境情報を取得する。例えば、第１取得部１３１は、ユーザの周辺環境を示す環境情報として、ユーザの会話に関する情報である会話情報を取得する。例えば、第１取得部１３１は、所定の音声デバイスに対して入力された会話を示す会話情報を取得する。また、第１取得部１３１は、ユーザの周辺環境を示す環境情報として、所定のセンサ機能により検出された環境情報を取得する。したがって、行動判定部４３５は、第１取得部１３１により取得された環境情報に基づいて、ユーザが清掃行動を行ったか否かを判定する。

また、行動判定部４３５は、ユーザによる清掃行動の進捗状況を示す進捗情報が会話情報に含まれる場合に、この進捗情報に基づいて、ユーザが清掃行動を行ったか否かを判定する。また、行動判定部４３５は、所定のセンサ機能により検出された環境情報が、所定の対象物が定位置に戻されたことを示す場合に、ユーザが清掃行動を行ったと判定する。また、行動判定部４３５は、ユーザと所定の関係を有する関係者の音声が登録されている場合に、会話情報に対応する音声データであって関係者の音声データに基づいて、ユーザが清掃行動を行ったか否かを判定する。また、行動判定部４３５は、所定のセンサ機能により検出された環境情報が、所定の対象物が定位置に戻されたことを示す場合に、ユーザが清掃行動を行ったと判定する。

（付与部４３６について）
付与部４３６は、行動判定部４３５による判定結果に基づいて、清掃行動に関する所定の対象者に報酬を付与する。例えば、付与部４３６は、清掃行動により片付けられた対象物に関連するコンテンツを報酬として付与する。

また、付与部４３６は、行動判定部４３５によりユーザが清掃行動を行ったと判定された場合に、清掃行動に関する所定の対象者として、当該ユーザまたは当該ユーザと所定の関係性を有する関係者に報酬を付与する。例えば、付与部４３６は、関係者がユーザに対して清掃行動を行わせた場合には、この関係者に報酬を付与する。

また、例えば、付与部４３６は、清掃行動により片付けられた対象物に関連するコンテンツを報酬として付与する。また、付与部４３６は、清掃行動が開始されてから終了するまでの時間に応じた報酬を付与する。

〔３．情報処理における作用の一例〕
以下、図１７に示すフローチャートを用いて、情報処理装置４００の各処理部が実行・実現する処理の内容について説明する。図１７は、第４の実施形態にかかる情報処理の一例を示すフローチャートである。また、適宜、図１４の例を用いることにする。

まず、第１取得部１３１は、会話情報を取得したか否かを判定する（ステップＳ４０１）。例えば、第１取得部１３１は、音声デバイスＤＶ１により会話情報から送信されない間は、会話情報を取得しないと判定し（ステップＳ４０１；Ｎｏ）、取得するまで待機する。

一方、行動判定部４３５は、音声デバイスＤＶ１が会話情報を検出することにより第１取得部１３１が音声デバイスＤＶ１から会話情報を取得した場合には（ステップＳ４０１；Ｙｅｓ）、会話情報に基づいて、ユーザが清掃行動を行ったか否かを判定する（ステップＳ４０２）。例えば、行動判定部４３５は、会話情報を分析することにより、会話情報が示す会話の内容に基づいて、ユーザが清掃行動を行ったか否かを判定する。

ここで、会話情報がユーザによる清掃行動の進捗状況を示していたとする。一例を示すと、会話情報の中に、母親であるユーザＵ１２がユーザＵ１１に対して「早く片付けなさい」といった現在清掃行動が行われていないことを示す内容と、ユーザＵ１２がユーザＵ１１に対して「ちゃんときれいに出来たわね」と清掃行動が行われたことを示す内容とが経時変化に応じて含まれていたとする。かかる場合、行動判定部４３５は、ユーザＵ１１が清掃行動を行ったと判定する。

また、行動判定部４３５は、判定処理に音声認識の技術を用いることができる。例えば、上記例では、行動判定部４３５は、会話情報に含まれる発話内容のうち、どの発話がユーザＵ１２による発話であるかを特定している。このような特定が可能となるのは、例えば、情報処理装置４００に対して、ユーザＵ１１と家族関係（親子関係）にあるユーザＵ１２の音声データが予め登録されているためである。例えば、ユーザＵ１１が幼い子供であったとすると、ユーザＵ１１は清掃行動を行っていないにも拘らず、例えば、冗談で「掃除終わったよ」等という場合がある。一方で、ユーザＵ１２は大人であるため、このような冗談を言う可能性は低く、さらに子どもと比較して発話内容の信頼性が高いといえる。

このようなことから、行動判定部４３５は、ユーザＵ１２の音声データが予め登録されていれば、ユーザＵ１２に対応する会話情報に焦点を当てて判定処理を行うことができるため、例えば清掃行動を行ったか否かを高精度に判定することができるとともに、清掃行動を行ったと判定した場合、例えば、だれが、だれの指示で清掃行動を行ったのかを特定することができる。

また、行動判定部４３５は、所定のセンサ機能により検出された環境情報が、所定の対象物が定位置に戻されたことを示す場合に、ユーザが清掃行動を行ったと判定することができる。所定のセンサ機能は、上記の各実施形態で説明したきたが、例えば、エコーロケーション、カメラ、ホコリセンサ等であり、音声デバイスＤＶ１や清掃ロボットＲＢ１に設置されている。

例えば、行動判定部４３５は、会話情報とセンサ機能による撮影画像とを組み合わせて、ユーザＵ１２にの発話「早く片付けなさい」の後に、これまで居室Ｒに散らばっていた玩具が定位置に戻されたと判定した場合には、ユーザＵ１１が清掃行動を行ったと判定する。また、例えば、行動判定部４３５は、ユーザＵ１２にの発話「早く片付けなさい」の後に、ホコリセンサによるホコリ量が減少していた場合には、ユーザＵ１１が清掃行動を行ったと判定する。

また、片付けの対象物にも予めセンサが取り付けてあることで、行動判定部４３５は、そのセンサから取得された情報に基づいて、判定してもよい。例えば、ユーザＵ１１が片付けるべき玩具Ｇは（ＩｏＴ玩具）であるものとする。玩具Ｇは、ネットワークＮを介して、情報処理装置４００に位置情報等を送信することができる。行動判定部４３５は、かかる位置情報に基づき玩具Ｇが定位置に戻された旨の情報が取得された場合には、ユーザＵ１１が清掃行動を行ったと判定する。

以上のようにして、行動判定部４３５は、ユーザが清掃行動を行っていないと判定した場合には（ステップＳ４０２；Ｎｏ）、処理を終了する。一方、付与部４３６は、行動判定部４３５によりユーザが清掃行動を行たと判定された場合には（ステップＳ４０２；Ｙｅｓ）、所定の対象者に報酬を付与する（ステップＳ４０３）。

ここで、行動判定部４３５により、ユーザＵ１１が清掃行動を行った、具体的には、ユーザＵ１１が玩具Ｇを片付けたと判定されたとすると、付与部４３６は、ユーザＵ１１に対して、所定のポイントを付与する。また、例えば、付与部４３６は、片付けられた対象物である玩具Ｇに関連する報酬をユーザＵ１１に付与してもよい。付与部４３６は、玩具Ｇに関連するコンテンツ（例えば、玩具Ｇが登場するアニメーション）をユーザＵ１１に付与する。また、付与部４３６は、玩具Ｇに関連するコンテンツとして、例えば、玩具Ｇの関連部品についてのクーポンを付与してもよい。

また、行動判定部４３５は、会話情報を分析することにより清掃行動の進捗状況を特定することができるため、清掃行動が開始されてから終了するまでの時間を算出することもできる。したがって、付与部４３６は、清掃行動が開始されてから終了するまでの時間が短いほど高い報酬を付与してもよい。これにより情報処理装置４００は、ユーザに対して短時間での効率的な清掃行動を行わせることができる。なお、例えば、行動判定部４３５は、センサにより検出された音声データに基づき、例えば、掃除機が稼働しされてから停止されるまでの時間を、清掃行動が開始されてから終了するまでの時間として算出してもよい。

また、付与部４３６は、ユーザＵ１１ではなくユーザＵ１２に報酬を付与してもよい。例えば、行動判定部４３５は、ユーザＵ１２の発話「早く片付けなさい」に応じて、ユーザＵ１１が清掃行動を行ったと判定したとする。これは、親子関係にあるユーザＵ１２がユーザＵ１１に対して清掃行動を行わせたことを示す。つまり、ユーザＵ１１が清掃行動を行ったのは、ユーザＵ１２の行動が影響しているといえる。また、ユーザＵ１２が間接的に清掃行動を行ったともいえる。したがって、かかる場合には、付与部４３６は、ユーザＵ１１ではなくユーザＵ１２に報酬を付与する。

例えば、ユーザＵ１１は自分が清掃したにも拘らず、母のユーザＵ１２に報酬が付与されると、これを不満に思い次回からは積極的に清掃するようになる可能性がある。このようなことから、情報処理装置４００は、ユーザに対して効果的に清掃の動機付けを行うことができる。

〔４．変形例〕
上記第４の実施形態にかかる情報処理装置４００は、上記第４の実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置４００の他の実施形態について説明する。

〔４−１．購買情報に基づくコンテンツ付与〕
付与部４３６は、所定の対象者の購買情報に基づくコンテンツを報酬として付与してもよい。ここでは、例えば、ユーザＵ１２が清掃行動を行ったと判定されたことにより、ユーザＵ１２が報酬付与対象でるものとする。かかる場合、例えば、付与部４３６は、ユーザＵ１２の購買情報を取得する。購買情報には、これまでにユーザＵ１２が購入した商品に関する情報が含まれる。例えば、付与部４３６は、情報処理装置４００と連携する所定のサーバ装置（例えば、ショッピングサーバ）から購買情報を取得してもよい。また、付与部４３６は、情報処理装置４００が購買情報を記憶する記憶部を有している場合には、かかる記憶部から購買情報を取得してもよい。

そして、付与部４３６は、例えば、購買情報に基づき、ユーザＵ１２が最近購入した商品に関するコンテンツ（例えば、クーポン）を報酬として付与する。このような商品は、現時点においてユーザＵ１２の興味が高まっている商品といえるため、この商品に関するコンテンツを報酬を付与することで、情報処理装置４００を管理する事業主は、ユーザＵ１２から高評価を得ることができる。また、情報処理装置４００は、ユーザＵ１２に対して今後も効果的に清掃を行わせることができる。

なお、付与部４３６は、例えば、ユーザＵ１２が月額性の動画コンテンツを購入している場合には、報酬として、翌月の動画コンテンツの一部を無料で閲覧可能にしてもよい。

〔４−２．グループ内での報酬競争〕
また、付与部４３６は、所定のグループに属する複数のユーザのうち、清掃行動を行ったユーザに報酬を付与するとともに、当該所定のグループに属する複数のユーザ間で報酬の競争を行えるよう制御する。この点について、図１６の例を用いて説明する。

図１６の例では、ユーザＵ１１、Ｕ１２、Ｕ１３、Ｕ１４が一つの家族ＩＤ「ＦＭ１」で識別されており、このことはユーザＵ１１、Ｕ１２、Ｕ１３、Ｕ１４が家族関係にあることを示している。また、図５の例も適用して、年齢や性別からユーザＵ１１が弟、ユーザＵ１３が兄、ユーザＵ１２が母、ユーザＵ１４が父である。そして、これら４人のユーザの端末装置１０には、アプリＡＰがインストールされているものとする。

このような状態のおいて、付与部４３６は、４人の各ユーザが、アプリＡＰを介して、自身も含め他の３人のユーザの現在のポイントを確認可能なように制御する。これにより、例えば、ユーザＵ１１は、アプリＡＰを利用して、自身が現在「５０ポイント」であることに加え、ユーザＵ１２が「１５ポイント」、ユーザＵ１３が「３５ポイント」、ユーザＵ１４が「４０ポイント」であることを確認することができる。ユーザＵ１２〜Ｕ１４についても同様である。これにより、兄であるユーザＵ１３は、弟に負けじとポイントをより増やそうと積極的に清掃行動を行うようになる可能性がある。このようなことから、情報処理装置４００は、ユーザに対して競争意識を高めることができるため、効果的に清掃行動を行わせることができる。

〔４−３．不正防止〕
また、付与部４３６は、清掃を必要とする状況が故意に発生させられた状態において、ユーザが清掃行動を行ったと判定された場合には、報酬を付与しない。例えば、付与部４３６は、行動判定部４３５によりユーザＵ１１が清掃行動を行ったと判定された場合、その清掃行動の対象になった状況、すなわち清掃を必要とする状況が故意に発生させられたか否かを判定する。

清掃を必要とする状況は、自然と汚れてゆくことに比べ短時間に作り上げることができる。また、清掃を必要とする状況を作り上げる際には、独自の音声パターンが発生する。一例を示すと、例えば、箱の中に入っている物品を一気にまき散らす態様を示す御瀬尾パターンである。例えば、付与部４３６は、センサにより検出された音声データを解析することにより、この独自の音声パターンを特定した場合には、ユーザＵ１１が清掃を必要とする状況を故意に発生させたと判定する。すなわち、付与部４３６は、ユーザＵ１１が報酬欲しさに不正を働いたと判定し、報酬を付与しない。これにより、情報処理装置４００は、不正に報酬を得ようする行為を防止することができる。

〔４−４．学習〕
また、付与部４３６は、付与した報酬と、清掃行動との関係性を学習してもよい。例えば、付与部４３６は、どのようなものを報酬として付与した場合に、よりユーザが清掃行動を起こしやすいかといった傾向を学習する。そして、付与部４３６は、学習した関係性に基づいて、報酬を付与する。これにより、情報処理装置４００は、どのような報酬を付与することが効果的であるのかを特定することができるため、特定した報酬を利用してより効果的に清掃行動を行わせることができる。なお、かかる学習処理は、付与部４３６以外の処理部によって行われてもよい。例えば、情報処理装置４００は、学習処理を行う学習部を有してもよい。

〔５．効果〕
第４の実施形態にかかる情報処理装置４００は、行動判定部４３５と、付与部４３６とを有する。行動判定部４３５は、ユーザが清掃行動を行ったか否かを判定する。付与部４３６は、行動判定部４３５による判定結果に基づいて、清掃行動に関する所定の対象者に報酬を付与する。

これにより、情報処理装置４００は、ユーザに対して効果的に清掃を行わせることができる。

（その他）
〔１．スタンドアローン〕
上記の各実施形態における情報処理装置１００〜４００によって行われる情報処理は、例えば、室内に設置される所定のデバイスがスタンドアローンで実行してもよい。かかる所定のデバイスとは、例えば、音声デバイスＤＶ１や清掃ロボットＲＢ１である。

〔２．ハードウェア構成〕
また、上述してきた各実施形態にかかる情報処理装置１００、２００、３００および４００は、例えば図１８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。以下、情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図１８は、情報処理装置１００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。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又は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。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、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、通信網５０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、通信網５０を介して他の機器へ送信する。

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。

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又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。

例えば、コンピュータ１０００が第１の実施形態にかかる情報処理装置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。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。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、通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

また、例えば、コンピュータ１０００が第２の実施形態にかかる情報処理装置２００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２３０の機能を実現する。

〔３．その他〕
上記各実施形態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。

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。

以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄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。

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。

１０ 端末装置
１００ 情報処理装置
１２１ ユーザ情報記憶部
１２２ 環境情報記憶部
１３１ 第１取得部
１３２ 推定部
１３３ 判定部
１３４ 通知部
２００ 情報処理装置
２３５ 第２取得部
３００ 情報処理装置
３３５ 判定結果取得部
３３６ 出力制御部
４００ 情報処理装置
４２３ 報酬情報記憶部
４３５ 行動判定部
４３６ 付与部

Claims (18)

1. ユーザの周辺環境を示す環境情報であって移動可能な作業ロボットにより検出された環境情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された環境情報に基づいて、室内における前記ユーザの清掃状況を推定する推定部と
   を有し、
   前記取得部は、前記環境情報として、室内における前記作業ロボットの移動距離であって過去の所定の時点での移動距離と、前記室内における前記作業ロボットの移動距離であって現時点での移動距離とを比較した比較結果を取得する
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. ユーザの周辺環境を示す環境情報であって移動可能な作業ロボットにより検出された環境情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された環境情報に基づいて、室内における前記ユーザの清掃状況を推定する推定部と
   を有し、
   前記取得部は、前記環境情報として、室内における前記作業ロボットの移動距離であって過去の所定の時点での移動距離に基づく移動面積と、前記室内における前記作業ロボットの移動距離であって現時点での移動距離に基づく移動面積とを比較した比較結果を取得する
   ことを特徴とする情報処理装置。
3. ユーザの周辺環境を示す環境情報であって移動可能な作業ロボットにより検出された環境情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された環境情報に基づいて、室内における前記ユーザの清掃状況を推定する推定部と
   を有し、
   前記取得部は、前記環境情報として、過去の所定の時点での室内の間取りと、現時点での当該室内の間取りとを比較した比較結果を取得する
   ことを特徴とする情報処理装置。
4. ユーザの周辺環境を示す環境情報であって移動可能な作業ロボットにより検出された環境情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された環境情報に基づき算出された指標値であって前記ユーザの室内が清掃されている程度を示す指標値に基づいて、室内における前記ユーザの清掃状況を推定する推定部と
   を有し、
   前記推定部は、前記指標値として、前記ユーザの環境情報と前記ユーザとは異なる他のユーザの環境情報とを比較することにより算出された相対的な指標値に基づいて、前記清掃状況を推定する
   ことを特徴とする情報処理装置。
5. 前記取得部は、前記作業ロボットが有する所定のセンサ機能により検出された環境情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記取得部は、前記所定のセンサ機能として、エコーロケションにより検出された環境情報を取得する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記取得部は、前記所定のセンサ機能として、床面から所定の高さの範囲内に存在する存在物のみ撮影可能な状態で設置されたカメラにより撮影された撮影画像に含まれる環境情報を取得する
   ことを特徴とする請求項５または６に記載の情報処理装置。
8. 前記取得部は、前記環境情報として、物の散乱状況を示す情報、または室内における空中浮遊物に関する情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
9. 前記取得部は、前記環境情報として、前記ユーザの会話に関する情報である会話情報であって前記作業ロボットに対して入力された会話情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の情報処理装置。
10. 前記推定部は、前記室内における前記ユーザの清掃状況として、室内における前記ユーザの整頓状況を推定する
    ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の情報処理装置。
11. 前記取得部は、前記移動可能な作業ロボットとして、所定の清掃用ロボットにより検出された環境情報を取得する
    ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１つに記載の情報処理装置。
12. 前記推定部による推定結果に基づいて、前記ユーザに対して清掃に関する情報を通知する通知部をさらに有する
    ことを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１つに記載の情報処理装置。
13. 前記通知部は、前記推定結果に基づき前記ユーザに対して清掃の必要性があると判定された場合には、清掃に関する情報として、清掃するよう提案する提案情報を通知する
    ことを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
14. 前記通知部は、前記環境情報が示す室内での物の散乱状況、および、前記推定結果が示す室内の整頓状況に基づき前記ユーザに対して、室内を整頓してから清掃する必要性があると判定された場合には、清掃に関する情報として、室内を整頓してから床の清掃を行うという片付けにおける一連の手順を通知する
    ことを特徴とする請求項１２または１３に記載の情報処理装置。
15. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    ユーザの周辺環境を示す環境情報であって移動可能な作業ロボットにより検出された環境情報を取得する取得工程と、
    前記取得工程により取得された環境情報に基づいて、室内における前記ユーザの清掃状況を推定する推定工程と
    を含み、
    前記取得工程は、前記環境情報として、室内における前記作業ロボットの移動距離であって過去の所定の時点での移動距離と、前記室内における前記作業ロボットの移動距離であって現時点での移動距離とを比較した比較結果を取得する
    ことを特徴とする情報処理方法。
16. ユーザの周辺環境を示す環境情報であって移動可能な作業ロボットにより検出された環境情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順により取得された環境情報に基づいて、室内における前記ユーザの清掃状況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、前記環境情報として、室内における前記作業ロボットの移動距離であって過去の所定の時点での移動距離と、前記室内における前記作業ロボットの移動距離であって現時点での移動距離とを比較した比較結果を取得する
    ことを特徴とする情報処理プログラム。
17. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    ユーザの周辺環境を示す環境情報であって移動可能な作業ロボットにより検出された環境情報を取得する取得工程と、
    前記取得工程により取得された環境情報に基づいて、室内における前記ユーザの清掃状況を推定する推定工程と
    を含み、
    前記取得工程は、前記環境情報として、室内における前記作業ロボットの移動距離であって過去の所定の時点での移動距離に基づく移動面積と、前記室内における前記作業ロボットの移動距離であって現時点での移動距離に基づく移動面積とを比較した比較結果を取得する
    ことを特徴とする情報処理方法。
18. ユーザの周辺環境を示す環境情報であって移動可能な作業ロボットにより検出された環境情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順により取得された環境情報に基づいて、室内における前記ユーザの清掃状況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、前記環境情報として、室内における前記作業ロボットの移動距離であって過去の所定の時点での移動距離に基づく移動面積と、前記室内における前記作業ロボットの移動距離であって現時点での移動距離に基づく移動面積とを比較した比較結果を取得する
    ことを特徴とする情報処理プログラム。

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