JP7031927B2

JP7031927B2 - ユーザへの適した通知情報の通知装置、通知方法、およびプログラム

Info

Publication number: JP7031927B2
Application number: JP2018025774A
Authority: JP
Inventors: 祐司笹鹿
Original assignee: NEC Solutions Innovators Ltd
Current assignee: NEC Solutions Innovators Ltd
Priority date: 2018-02-16
Filing date: 2018-02-16
Publication date: 2022-03-08
Anticipated expiration: 2038-02-16
Also published as: JP2019144636A

Description

本発明は、ユーザへの適した通知情報の通知装置、通知方法、およびプログラムに関する。

各種アプリケーション等において、ユーザに対して、ある行動を誘導したり促進する場合に、提供側からユーザ端末に対して様々なメッセージ等の情報が自動的に通知される。しかしながら、ユーザによっては、提供側から多数のメッセージを受けると、ストレスを感じ、反対に、そのメッセージを読まなかったり、アプリケーション自体の使用を止めてしまう場合がある。このため、メッセージに対するユーザの動作、すなわちメッセージを無視または拒絶するかによって、メッセージ通知を継続するか否かをコントロールする方法が報告されている（特許文献１）。しかし、この方法では、メッセージ通知を継続するか否かをコントロールするのみであり、目的の行動への誘導や促進にはつながり難い。

特表２０１４‐５１３４７４号公報

そこで、本発明は、例えば、ユーザがストレスを感じにくく、前記ユーザに適した情報を通知することができる、新たな通知装置の提供を目的とする。

前記目的を達成するために、本発明のユーザに対する適した通知情報の通知装置は、
記憶部、行動要因推定部、クラスタリング部、通知感度推定部、および出力部を有し、
前記記憶部は、
行動記憶部と、通知結果記憶部とを含み、
前記行動記憶部は、ユーザごとに、行動情報と環境情報とを、紐づけして記憶し、
前記通知結果記憶部は、ユーザごとに、前記ユーザへ通知した通知情報と、前記通知情報に対する前記ユーザからの応答情報とを、紐づけして記憶し、
前記行動要因推定部は、
ユーザごとに、前記行動情報と前記環境情報とから、特定の行動と特定の環境との相関関係を推定し、
前記クラスタリング部は、
ユーザごとに、前記相関関係に基づいて、行動特性グループにクラスタリングし、
前記通知感度推定部は、
特定の行動特性グループについて、前記行動特性グループに属する構成ユーザに通知した通知情報と、前記応答情報とから、前記通知情報の通知感度を推定し、
前記出力部は、
通知対象ユーザに対して、前記通知対象ユーザがクラスタリングされた行動特性グループについて通知感度が相対的に高いと推定された通知情報を、出力する
ことを特徴とする。

本発明のユーザに対する適した通知情報の通知方法は、
記憶工程、行動要因推定工程、クラスタリング工程、通知感度推定工程、および出力工程を有し、
前記記憶工程は、
行動記憶工程と、通知結果記憶工程とを含み、
前記行動記憶工程は、ユーザごとに、行動情報と環境情報とを、紐づけして記憶し、
前記通知結果記憶工程は、ユーザごとに、前記ユーザへ通知した通知情報と、前記通知情報に対する前記ユーザからの応答情報とを、紐づけして記憶し、
前記行動要因推定工程は、
ユーザごとに、前記行動情報と前記環境情報とから、特定の行動と特定の環境との相関関係を推定し、
前記クラスタリング工程は、
ユーザごとに、前記相関関係に基づいて、行動特性グループにクラスタリングし、
前記通知感度推定工程は、
特定の行動特性グループについて、前記行動特性グループに属する構成ユーザに通知した通知情報と、前記応答情報とから、前記通知情報の通知感度を推定し、
前記出力工程は、
通知対象ユーザに対して、前記通知対象ユーザがクラスタリングされた行動特性グループについて通知感度が相対的に高いと推定された通知情報を、出力する
ことを特徴とする。

本発明のプログラムは、前記本発明のユーザに対する適した通知情報の通知方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、ユーザに対して適した通知情報を通知することができる。このため、本発明は、例えば、ユーザにある行動を促進することを目的に、その行動を促進するための情報（例えば、メッセージ）を、ユーザに通知する際に有用である。本発明によれば、前述のように、通知対象であるユーザに対して、行動のきっかけになる情報を闇雲に通知するのではなく、効果が高いと想定される適した情報の通知が可能となる。このため、例えば、円滑にユーザに対して目的の行動の促進を図ることができる。

図１は、実施形態１の通知装置の一例を示すブロック図である。図２は、実施形態１の通知装置の使用形態の例を示す概略図である。図３は、実施形態１の通知装置の一例を示すブロック図である。図４は、実施形態１の通知装置のその他の例を示すブロック図である。図５は、実施形態１の通知方法の一例を示すフローチャートである。図６は、実施形態１の通知方法のその他の例を示すフローチャートである。図７は、実施形態１における行動情報の一例を示す概略図である。図８は、実施形態１における行動情報の一例を示す概略図である。図９は、実施形態１における行動情報および環境情報の一例を示す概略図である。図１０は、実施形態１における行動頻度および環境頻度の一例を示す概略図である。図１１は、実施形態１における行動頻度および環境頻度の一例を示す概略図である。図１２は、実施形態１におけるクラスタリングの一例を示す概略図である。

本発明は、前述のように、例えば、ユーザにある行動を促進することを目的に、その行動を促進するための情報（例えば、メッセージ）を、ユーザに通知する際に有用である。

本発明の適用分野は、何ら制限されないが、一例として、他者への感謝の伝達への利用があげられる。例えば、組織においては、それを構成する複数の構成員が、相互に、感謝の気持ちを相手に伝えることで、組織全体のモチベーションを高めることができる。そこで、本発明者らは、ユーザが、各自の端末を用いて、他のユーザに対して、ありがとう等の感謝データを送信し、前記他のユーザが前記感謝データを受信できるというシステムを構築している（特願２０１７－４４３１４）。これによって、例えば、直接は言い難い感謝を相手に伝えることが可能となり、組織全体のモチベーションを高めることも可能になる。しかしながら、感謝の送信の頻度は、ユーザによって異なるため、前記システムにおいて、ユーザに対して、感謝送信を誘導するような情報を通知することも必要である。一方、通知情報が多数になると、前述のような問題が懸念される。しかし、本発明を適用すれば、ユーザへの大量のメッセージの通知を抑制し、目的に応じた効果的な情報を通知することができる。

本発明の実施形態について説明する。なお、本発明は、以下の実施形態には限定されない。なお、以下の各図において、同一部分には、同一符号を付している。また、各実施形態の説明は、特に言及がない限り、互いの説明を援用できる。さらに、各実施形態の構成は、特に言及がない限り、組合せ可能である。

［実施形態１］
図１は、本実施形態の通知装置１０の一例の構成を示すブロック図である。通知装置１０は、記憶部１１、行動要因推定１２、クラスタリング部１３、通知感度推定部１４、および出力部１５を有する。通知装置１０は、例えば、通知システムともいう。

通知装置１０は、例えば、図２に示すように、複数のユーザ端末２０と、通信回線網３０を介して、接続可能であり、また、複数のユーザ端末２０同士も、通信回線網３０を介して、相互に接続可能である。端末２０は、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット、ＰＣ等があげられる。通信回線網３０は、特に制限されず、公知のネットワークを使用でき、例えば、有線でも無線でもよい。通信回線網３０は、例えば、インターネット回線、電話回線、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）等があげられる。本実施形態における通知システムは、例えば、通知装置１０とユーザ端末２０とを含んでもよい。

通知装置１０は、例えば、前記各部を含む１つの通知装置でもよいし、前記各部が、通信回線網を介して接続可能な通知装置であってもよい。

さらに、図３に、通知装置１０のハードウエア構成のブロック図を例示する。通知装置１０は、例えば、ＣＰＵ（中央処理装置）１０１、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１０２、入力装置１０３、ディスプレイ１０４、記憶装置１０５、ドライブ１０６、通信デバイス１０７等を有する。Ｉ／Ｆ１０２および記憶装置１０５は、例えば、通信バス１０８によって、ＣＰＵ１０１に接続されている。Ｉ／Ｆ１０２には、例えば、入力装置１０３、ディスプレイ１０４、通信デバイス１０７、ドライブ１０６等が接続されている。

ＣＰＵ１０１は、通知装置１０の全体の制御を担う。通知装置１０において、ＣＰＵ１０１により、例えば、本発明のプログラムやその他のプログラムが実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。具体的に、通知装置１０は、例えば、ＣＰＵ１０１が、行動要因推定部１２、クラスタリング部１３、通知感度推定部１４として機能する。

Ｉ／Ｆ１０２は、例えば、通信デバイス１０７を通じて、通信回線網に接続でき、それを介して、外部の機器と接続できる。前記外部の機器は、例えば、前記ユーザ端末等であり、Ｉ／Ｆ１０２は、例えば、出力部１５として機能する。入力装置１０３は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等である。ディスプレイ１０４は、例えば、ＬＥＤディスプレイ、液晶ディスプレイ等である。

記憶装置１０５は、例えば、メインメモリのＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）、ＨＤ（ハードディスク）等であり、例えば、ＲＯＭには、動作プログラムが格納されている。記憶装置１０５は、例えば、内蔵型でも、外付け型でもよい。記憶装置１０５は、記憶部１１として機能し、記憶装置１０５は、例えば、Ｉ／Ｆ１０２を介して入力された情報、すなわち、ユーザごとに紐づけされた、行動情報１１１１および環境情報１１１２、ユーザごとに紐づけされた、前記ユーザへ通知した通知情報１１２１および前記通知情報に対する前記ユーザからの応答情報１１２２が格納される。

ドライブ１０６は、例えば、リムーバブル記録媒体用のドライブであり、前記リムーバブル記録媒体は、例えば、ＦＤ（フロッピー（登録商標）ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＭＯ、ＤＶＤ、フラッシュメモリー、メモリーカード等である。

本実施形態の通知装置１０について、記憶部１１に記憶される情報について説明する。

記憶部１１において、行動記憶部１１１は、ユーザごとに、行動情報１１１１と環境情報１１１２とを、紐づけして記憶する。行動情報１１１１と環境情報１１１２とは、例えば、同じ時間軸の情報である。行動情報１１１１は、例えば、任意の行動の種類と、行動生起頻度との組み合わせがあげられる。前記行動の種類とは、例えば、促進させたい行動であり、任意に設定できる。前記行動は、例えば、他人に対するコミュニケーション行動であり、具体的には、他者に感謝を示す感謝行動であり、前述のように、ユーザの端末を介した、他者に感謝を送信する行動が例示できる。前記行動生起頻度とは、例えば、単位時間あたりの前記行動の頻度、またはその行動間の時間である。前記単位時間あたりの前記行動の頻度とは、例えば、単位時間あたりの前記行動の回数であり、前記単位時間は、特に制限されず、例えば、一日あたり、一週間あたり等、任意に設定できる。前記行動間の時間とは、例えば、任意の行動を行った後、つぎに同じ行動を行うまでの時間である。行動記憶部１１１においては、例えば、行動の種類と行動を実行した日時を記憶させ、通知装置１０において、日時の差分から、行動頻度または行動間の時間を算出してもよい。この場合、通知装置１０は、さらに、後述の算出部を備えてもよい。

環境情報１１１２は、例えば、ユーザに生じる環境の種類と、環境を示す値（以下、環境値ともいう）との組み合わせがあげられる。前記環境の種類とは、例えば、任意の行動と関連しうると考えられる、ユーザに生じる環境であり、任意に設定できる。具体的に、例えば、感謝を提示する行動の促進に適用する場合は、例えば、感謝の受信、リラックス、眠気等があげられる。前記環境を示す値とは、任意の環境要素を数値化したものであり、例えば、感謝の受信数、リラックス指数、眠気指数等があげられる。前記環境値の変化量とは、例えば、単位時間あたりの相対値の変化量（差分ともいう）等である。行動記憶部１１１においては、例えば、環境の種類と任意の日時における環境値を記憶させ、通知装置１０において、異なる日時における環境値の差分から、前記環境値の変化量を算出してもよい。この場合、通知装置１０は、さらに、後述のような算出部を備えてもよい。以下、環境値の変化量は、「環境差分」ともいう。

前記環境値の収集方法は、特に制限されず、その種類に応じて、適宜選択できる。具体例を以下に示すが、本発明は、これらには制限されない。

前記環境値が前記感謝の受信数である場合は、例えば、以下のようにして収集できる。各ユーザは、例えば、ユーザ端末２０により、通信回線網３０を介して、他のユーザから感謝を示す情報を受信する。この場合、例えば、通知装置１０において、通信回線網３０を介して、一定の時間内に、任意のユーザ端末２０が受信した感謝の数をカウントすることにより収集できる。

前記環境値が前記リラックス指数の場合、例えば、心拍数等を計測できる外部装置を利用できる。前記外部装置により、例えば、ユーザの心拍数を常時記録し、心拍数をリラックス指数に換算してもよい。心拍数は、例えば、相対的に低い方がリラックスしており、相対的に高い方が緊張しているといえる。このため、任意の心拍数を基準とし、前記基準に対する相対的な高低として、リラックス指数を表すこともできる。

前記環境値が前記眠気指数の場合、例えば、瞼の動きを計測できる外部装置を利用できる。前記外部装置により、例えば、ユーザの瞼の動きを常時記録しておき、瞼の動きを眠気指数に換算してもよい。瞼の動きは、例えば、瞼が閉じている等のように動きが鈍い方が眠気が強く、瞼の動きが頻繁である方が眠気が弱いといえる。このため、任意の瞼の動きの程度を基準とし、前記基準に対する相対的な動きの多少として、眠気指数を表すこともできる。

通知装置１０において、行動要因推定部１２は、ユーザごとに、行動情報１１１１と環境情報１１１２とから、特定の行動と特定の環境との相関関係を推定する。

通知装置１０において、クラスタリング部１３は、ユーザごとに、前記相関関係に基づいて、行動特性グループにクラスタリングする。

通知装置１０において、通知感度推定部１４は、特定の行動特性グループについて、前記行動特性グループに属する構成ユーザに通知した通知情報と、前記通知情報の通知感度を推定する。

通知装置１０において、出力部１５は、通知対象ユーザに対して、前記通知対象ユーザがクラスタリングされた行動特性グループについて通知感度が相対的に高いと推定された通知情報を、出力する。

また、通知装置１０は、例えば、図４のブロック図に示すように、さらに、特定行動抽出部４１および行動頻度算出部４２を備えてもよく、また、さらに、特定環境抽出部４３および環境差分算出部４４を備えてもよい。記憶部１１において、複数の種類の行動について行動情報が記憶されている場合、特定行動抽出部４１により、任意の行動に関する行動情報を抽出し、行動頻度算出部４２により、抽出した行動情報についての行動頻度を算出し、その結果を、行動要因推定部１２に用いることができる。ここで、算出した行動頻度は、例えば、記憶部１１において、行動情報としてさらに記憶させてもよい。また、記憶部１１において、複数の種類の環境について環境情報が記憶されている場合、特定環境抽出部４３により、任意の環境に関する環境情報を抽出し、環境差分算出部４４により、抽出した環境情報についての環境の相対値の変化量（前記環境差分）を算出し、その結果を、行動要因推定部１２に用いることができる。ここで、算出した環境差分は、例えば、記憶部１１において、環境情報としてさらに記憶させてもよい。

つぎに、本実施形態の通知方法について、図５～図１０を用いて説明する。図５および図６は、前記通知方法のフローチャートであり、図７～図１０は、前記行動情報および前記環境情報の概略図である。本実施形態の通知方法は、例えば、図１の通知装置１０を用いて、次のように実施できる。なお、本実施形態の通知方法は、図１の通知装置１０の使用には限定されない。以下、具体例として、対象となる行動を、他者への感謝の送信とし、環境を、他者からの感謝の受信、リラックス、および眠気として説明するが、本発明は、これには制限されない。

前記記憶工程において、行動記憶部１１１により、ユーザごとに、前記行動情報と前記環境情報とを、紐づけして記憶する（Ｓ１０１、Ｓ１０２）。前記行動情報は、例えば、ユーザＡの行動の種類と、その行動を行った日時とであり、また、前記環境情報は、ユーザＡの環境値の種類と、それぞれの環境値と、環境値を得た日時とである。本実施形態においては、例として、前記行動の種類を、ユーザＡの端末による、他者への感謝の送信、および他者から受信した感謝の画面の閲覧とし、前記環境の種類は、環境１が、ユーザＡが他者から受信した感謝であり、その相対値を受信数とし、環境２が、ユーザＡのリラックス状態とし、その相対値をリラックス指数とし、環境３が、ユーザＡの眠気であり、その相対値を眠気指数とし、前記環境値を得た日時は、前記行動を行った日時の前後の日時として説明する。なお、ユーザＡが行動を行った日時と環境の日時とは、例えば、行動と環境とが同じ時間軸であればよい。

つぎに、前記行動要因推定工程において、行動要因推定部１２は、ユーザごとに、前記行動情報と前記環境情報とから、特定の行動と特定の環境との相関関係を推定する（Ｓ１０３）。これによって、ユーザごとに、それぞれ、特定の行動に対して、どのような環境が影響しているかを推定できる。

記憶部１１において、複数の行動および複数の環境が記憶されている場合、例えば、前記行動要因推定工程は、例えば、図６のフローチャートに示すような工程を経てもよい。

図６のフローチャートにおいて、本実施形態の通知方法は、さらに、複数の行動に関する行動情報から、特定の行動に関する行動情報を抽出する特定行動抽出工程と、前記特定の行動の頻度を算出する行動頻度算出工程とを有し、また、さらに、複数の環境に関する環境情報から、特定の環境に関する環境情報を抽出する特定環境抽出工程と、前記特定の環境の差分（変化量）を算出する環境差分算出工程とを有する。

前記特定行動抽出工程において、特定行動抽出部４１により、複数の行動から特定の行動（例えば、感謝送信）を選択して、その行動の行動情報を抽出する（Ｓ１１１）。ここで、図７に、行動情報の一覧の一例を示す。図７の左の表に示すように、前記工程（Ｓ１０１）により、ユーザＡの行動として、感謝送信と、感謝画面の閲覧とが、その行動日時とともに記憶されている。そして、前記工程（Ｓ１１１）においては、図７の右の表に示すように、ユーザＡによる感謝送信の行動を選択し、その行動が行われた日時を抽出する。なお、例えば、予め、前記工程（Ｓ１１１）において、行動ごとに、日時を紐づけて記憶している場合は、この工程は省略できる。

そして、前記行動頻度算出工程において、行動頻度算出部４２により、前記抽出した行動情報から、行動頻度を算出する（Ｓ１１２）。具体的には、図８の左の表に示すように、行動が起きる頻度（行動生起頻度）として、前の行動の日時と次の行動の日時との差分を求め、さらに、その逆数を取る（Δｔ_１～Δｔ_５・・・Δｔ_ｊ）（なお、ｊは、任意の正の整数）。図８の右の表に、差分と、差分の逆数の結果を示す。

他方、前記特定環境抽出工程において、特定環境抽出部４３により、複数の環境から特定の環境（例えば、環境１、環境２、環境３）を選択し、その環境の環境情報を抽出する（Ｓ１１３）。ここで、具体例として、環境２（リラックス）を例にあげて説明する。図９に、環境２の前記環境情報の一覧の一例を示す。図９の左の表に示すように、前記工程（Ｓ１０２）により、ユーザＡの環境として、環境２の環境値（リラックス指数）と、前記環境値を得た日時が記憶されている。そして、前記工程（Ｓ１１３）において、図９の右の表に示すように、ユーザＡによる感謝送信の行動の日時（Ａ_１～Ａ_６）に対して、行動前の環境情報として、前記行動と同日時または前記行動の直前の日時、およびその環境値を抽出し、また、行動後の環境情報として、前記行動から一定時間後の日時、およびその環境値を抽出する。前記一定時間は、任意に設定でき、図９においては、例示として５秒に設定している。前記行動の日時から前記設定した一定時間経過時における環境値がない場合は、一定時間経過時の日時に最も近い直前の環境値を、一定時間経過時の環境値として抽出する。例えば、日時Ａ_１（2017年8月1日03時12分05秒）の行動に対して、前記行動前の環境情報は、2017年8月1日03時00分05秒における環境値３０である。前記行動日時Ａ_１の５秒後は、2017年8月1日03時12分10秒であるが、この時間の環境値はないため、最も近い直前の日時2017年8月1日03時12分06秒における環境値３１を抽出する。また、日時Ａ_４（2017年8月1日15時56分00秒）の行動に対して、前記行動前の環境情報は、2017年8月1日12時00分00秒における環境値６０である。前記行動日時Ａ_４の５秒後は、2017年8月1日15時56分05秒であるが、この時間の環境値はないため、最も近い直前の日時2017年8月1日15時56分01秒における環境値５９を抽出する。

前記環境以外の環境１および環境３についても、同様にして、行動前後における環境値を抽出できる。ここで、図１０の表に、抽出した感謝送信の行動時間と、抽出した環境１、環境２および環境３の行動前後の環境値とを、例として示す。行動後の日時設定のための前記一定時間は、例えば、環境ごとに変更してもよいし、同じであってもよい。図１０においては、環境１の一定時間は１時間、環境２の一定時間は５秒間、環境３の一定時間は１０秒間を例示する。図１０において、例えば、行動日時Ａ_２（2017年8年1日08時16分30秒）に対する環境１の環境情報は、行動前の環境値が２２であり、１時間後（2017年8月1日09時16分30秒）の環境値は２３であることを示す。また、行動日時Ａ_４（2017年8月1日15時56分00秒）に対する環境２の環境情報は、行動前の環境値が６０であり、5秒後（2017年8月1日15時56分05秒）の環境値は５９であることを示す。

そして、前記環境差分算出工程において、環境差分算出部４４により、前記抽出した各環境の環境情報から、前記環境値の差分（変化量）を算出する（Ｓ１１４）。具体的には、図１０に示すように、環境１、２、３のそれぞれに関して、行動前の環境値と行動後の環境値との差分を求め、正規化する（環境１：ΔＥ_１１～ΔＥ_５１・・・ΔＥ_ｊ１、環境２：ΔＥ_１２～ΔＥ_５２・・・ΔＥ_ｊ２、環境３：ΔＥ_１３～ΔＥ_５３・・・ΔＥ_ｊ３）。前記正規化は、具体的には、例えば、平均が０、分散が１になるよう、線形変換することで行える。

ここで、図１１に、選択した行動の行動頻度と、選択した環境の環境差分との関係の概要を示す。図１１に示すように、行動情報と環境情報とが同じ時間軸の場合、各環境の変化の有無または変化の大小から、行動に与える影響を推測できる。

そして、前述のように、前記行動要因推定工程において、行動要因推定部１２により、ユーザごとに、前記行動情報と前記環境情報とから、特定の行動と特定の環境との相関関係を推定する（Ｓ１０３）。相関関係は、例えば、相関係数で表すことができ、具体的には、例えば、相関係数の絶対値が相対的に大きい程、行動に対する環境の影響が相対的に強い（つまり、行動要因の可能性が相対的に高い）、相関係数の絶対値が相対的に小さい程、行動に対する環境の影響が相対的に弱い（つまり、行動要因の可能性が相対的に低い）と判断することができる。例えば、図１０の場合、行動頻度のデータ数は５件（Δｔ_１～Δｔ_５）であるため、各環境の環境差分も、それぞれ５件（環境１：ΔＥ_１１～ΔＥ_５１、環境２：ΔＥ_１２～ΔＥ_５２、環境３：ΔＥ_１３～ΔＥ_５３）を使用することが好ましい。

具体例として、図１０に示す行動頻度と環境差分に基づいて相関関係を求めた結果、例えば、行動（感謝送信）と環境１（感謝受信）との相関係数が＋０．８５、行動（感謝送信）と環境２（リラックス）との相関係数が＋０．３、行動（感謝送信）と環境３（眠気）との相関係数が－０．７１であったとする。この場合、相関係数の絶対値が最大である環境１は、感謝受信であるため、このユーザは、例えば、他者からの感謝受信が、他者への感謝送信の行動要因である可能性が高いと推定できる。また、相関係数の絶対値が相対的に高い環境３は、眠気であるため、このユーザは、例えば、眠気を覚ましたいということが、他者への感謝送信の行動要因である可能性が高いと推定できる。

つぎに、クラスタリング工程において、クラスタリング部１３により、ユーザごとに、前記相関関係に基づいて、行動特性グループにクラスタリングする。クラスタリングの方法は、特に制限されず、例えば、二軸でのクラスタリング、階層クラスタリング等があげられる。クラスタリングの例を、図１２に示す。図１２に示すように、例えば、行動（感謝送信）に対する環境１（感謝受信）の相関係数の絶対値と、行動（感謝送信）に対する環境３（眠気）の相関係数の絶対値との二軸に、各ユーザの結果をプロットすることで、各ユーザを、２つの行動特性グループにクラスタリングできる。

他方、通知結果記憶工程において、通知結果記憶部１１２により、ユーザごとに、前記ユーザへ通知した通知情報と、前記通知情報に対する前記ユーザからの応答情報とを、紐づけして記憶する（Ｓ１０５）。

そして、通知感度推定工程において、特定の行動特性グループについて、前記行動特性グループに属する構成ユーザに通知した通知情報と、前記応答情報とから、前記通知情報の通知感度を推定する。前記通知感度とは、例えば、前記行動特性グループの構成ユーザに対して、特定の行動を誘導または促進する度合いを意味する。前記通知感度の推定方法は、特に制限されず、例えば、ある通知情報に対して、前記行動特性グループにおいて相対的に多くの前記構成ユーザが、応答した場合、その通知情報は、前記行動特性グループに対して、通知感度が高いと推定でき、また、ある通知情報に対して、前記行動特性グループにおいて相対的に多くの前記構成ユーザが、応答しなかった場合、その通知情報は、前記行動特性グループに対して、通知感度が低いと推定できる。具体例として、例えば、あるメッセージに対して、前記行動特性グループにおいて相対的に多くの前記構成ユーザが、メッセージを受けた後に、感謝送信を行った場合、そのメッセージは、前記行動特性グループに対して、通知感度が高いと推定でき、また、あるメッセージに対して、前記行動特性グループにおいて相対的に多くの前記構成ユーザが、メッセージを受けた後に、感謝送信を行わなかった場合、そのメッセージは、前記行動特性グループに対して、通知感度が低いと推定できる。

通知感度推定工程における通知感度の推定は、例えば、前記ユーザへ通知した通知情報とそれに対する前記応答情報とを蓄積させ、ＡＩ等の機械学習によって、推定精度を向上させていくこともできる。

つぎに、出力工程において、出力部１５により、通知対象ユーザに対して、前記通知対象ユーザがクラスタリングされた行動特性グループについて通知感度が相対的に高いと推定された通知情報を、出力する。前述のように、ユーザは、その行動情報および環境情報から、目的の行動に対する行動要因の推定結果に基づいて、クラスタリングされている。一方、各行動特性グループは、属する構成ユーザの受け取った通知情報と応答情報とから、そのグループに適した通知情報が推定されている。このため、本実施形態の通知方法によれば、前記通知対象ユーザに対して、適している通知情報を通知することができる。これによって、前記通知対象ユーザに、例えば、大量の通知情報を送ったり、効果的ではない通知情報を送ることを防止できる。その結果、ユーザに対して、効率よく、目的の行動への誘導および促進を行うことができる。

（変形例１）
本実施形態において、通知システム１０は、例えば、さらに、スケジュール情報記憶部と、通知時期判定部とを有してもよい。

前記スケジュール情報記憶部は、ユーザごとに、スケジュールが記憶されており、前述のような、行動情報、環境情報、通知情報および応答情報等と、紐づけて記憶されてもよい。前記スケジュールの内容は、特に制限されず、例えば、会議、出張等である。前記スケジュール情報記憶部は、例えば、前記ユーザ端末に記憶されているスケジュール情報と、通信回線網を介して、連動することによって、記憶されてもよい。

前記通知時期判定部は、前記スケジュールの内容に基づいて、前記通知対象ユーザに対する、通知情報の通知時期を判定する。前記通知対象ユーザが、例えば、会議後や出張後に、感謝送信を行う行動特性グループにクラスタリングされた場合、会議前または会議後、出張前または出張後に、感謝送信を促すメッセージを通知することで、効果的に、目的の行動を誘導できる。

［実施形態２］
本実施形態のプログラムは、前記各実施形態の通知方法を、コンピュータ上で実行可能なプログラムである。または、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等があげられる。

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

＜付記＞
上記の実施形態および実施例の一部または全部は、以下の付記のように記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
記憶部、行動要因推定部、クラスタリング部、通知感度推定部、および出力部を有し、
前記記憶部は、
行動記憶部と、通知結果記憶部とを含み、
前記行動記憶部は、ユーザごとに、行動情報と環境情報とを、紐づけして記憶し、
前記通知結果記憶部は、ユーザごとに、前記ユーザへ通知した通知情報と、前記通知情報に対する前記ユーザからの応答情報とを、紐づけして記憶し、
前記行動要因推定部は、
ユーザごとに、前記行動情報と前記環境情報とから、特定の行動と特定の環境との相関関係を推定し、
前記クラスタリング部は、
ユーザごとに、前記相関関係に基づいて、行動特性グループにクラスタリングし、
前記通知感度推定部は、
特定の行動特性グループについて、前記行動特性グループに属する構成ユーザに通知した通知情報と、前記応答情報とから、前記通知情報の通知感度を推定し、
前記出力部は、
通知対象ユーザに対して、前記通知対象ユーザがクラスタリングされた行動特性グループについて通知感度が相対的に高いと推定された通知情報を、出力する
ことを特徴とする
ユーザに対する適した通知情報の通知装置。
（付記２）
前記行動情報と前記環境情報は、同じ時間軸の情報であり、
前記行動情報は、ユーザによる行動の種類と、行動生起頻度とを含み、
前記環境情報は、ユーザに生じる環境の種類と、環境を示す相対値の変化量とを含む、付記１記載の通知装置。
（付記３）
前記行動情報の行動が、他人に対するコミュニケーション行動である、付記１または２記載の通知装置。
（付記４）
前記コミュニケーション行動が、他人に感謝を示す感謝行動である、付記３記載の通知装置。
（付記５）
前記環境情報の環境が、リラックス、眠気、および他人からの感謝提示からなる群から選択される少なくとも一つである、付記１から４のいずれかに記載の通知装置。
（付記６）
記憶工程、行動要因推定工程、クラスタリング工程、通知感度推定工程、および出力工程を有し、
前記記憶工程は、
行動記憶工程と、通知結果記憶工程とを含み、
前記行動記憶工程は、ユーザごとに、行動情報と環境情報とを、紐づけして記憶し、
前記通知結果記憶工程は、ユーザごとに、前記ユーザへ通知した通知情報と、前記通知情報に対する前記ユーザからの応答情報とを、紐づけして記憶し、
前記行動要因推定工程は、
ユーザごとに、前記行動情報と前記環境情報とから、特定の行動と特定の環境との相関関係を推定し、
前記クラスタリング工程は、
ユーザごとに、前記相関関係に基づいて、行動特性グループにクラスタリングし、
前記通知感度推定工程は、
特定の行動特性グループについて、前記行動特性グループに属する構成ユーザに通知した通知情報と、前記応答情報とから、前記通知情報の通知感度を推定し、
前記出力工程は、
通知対象ユーザに対して、前記通知対象ユーザがクラスタリングされた行動特性グループについて通知感度が相対的に高いと推定された通知情報を、出力する
ことを特徴とする
ユーザに対する適した通知情報の通知方法。
（付記７）
前記行動情報と前記環境情報は、同じ時間軸の情報であり、
前記行動情報は、ユーザによる行動の種類と、行動生起頻度とを含み、
前記環境情報は、ユーザに生じる環境の種類と、環境を示す相対値の変化量とを含む、付記６記載の通知方法。
（付記８）
前記行動情報の行動が、他人に対するコミュニケーション行動である、付記６または７記載の通知方法。
（付記９）
前記コミュニケーション行動が、他人に感謝を示す感謝行動である、付記８記載の通知方法。
（付記１０）
前記環境情報の環境が、リラックス、眠気、および他人からの感謝提示からなる群から選択される少なくとも一つである、付記６から９のいずれかに記載の通知方法。
（付記１１）
付記６から９のいずれかに記載のユーザに対する適した通知情報の通知方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
（付記１２）
付記１１記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

本発明によれば、ユーザに対して適した通知情報を通知することができる。このため、本発明は、例えば、ユーザにある行動を促進することを目的に、その行動を促進するための情報（例えば、メッセージ）を、ユーザに通知する際に有用である。本発明によれば、前述のように、通知対象であるユーザに対して、行動のきっかけになる情報を闇雲に通知するのではなく、効果が高いと考えられる適した情報の通知が可能となる。このため、例えば、円滑にユーザに対して目的の行動の促進を図ることができる。

１０通知装置
１１記憶部
１１１行動記憶部
１１２通知結果記憶部
１２行動要因推定部
１３クラスタリング部
１４通知感度推定部
１５出力部
２０端末
３０通信回線網
４１特定行動抽出部
４２行動頻度算出部
４３特定環境抽出部
４４環境差分算出部
１０１ＣＰＵ
１０２入出力Ｉ／Ｆ
１０３入力装置
１０４ディスプレイ
１０５記憶装置
１０６ドライブ
１０７通信デバイス
１０８通信バス
１１１１行動情報
１１１２環境情報
１１２１通知情報
１１２２応答情報

Claims

記憶部、行動要因推定部、クラスタリング部、通知感度推定部、および出力部を有し、
前記記憶部は、
行動記憶部と、通知結果記憶部とを含み、
前記行動記憶部は、ユーザごとに、行動情報と環境情報とを、紐づけして記憶し、
前記通知結果記憶部は、ユーザごとに、前記ユーザへ通知した通知情報と、前記通知情報に対する前記ユーザからの応答情報とを、紐づけして記憶し、
前記行動要因推定部は、
ユーザごとに、前記行動情報と前記環境情報とから、特定の行動と特定の環境との相関関係を推定し、
前記クラスタリング部は、
ユーザごとに、前記相関関係に基づいて、行動特性グループにクラスタリングし、
前記通知感度推定部は、
特定の行動特性グループについて、前記行動特性グループに属する構成ユーザに通知した通知情報と、前記応答情報とから、前記通知情報の通知感度を推定し、
前記出力部は、
通知対象ユーザに対して、前記通知対象ユーザがクラスタリングされた行動特性グループについて通知感度が相対的に高いと推定された通知情報を、出力する
ことを特徴とする
ユーザに対する適した通知情報の通知装置。
前記行動情報と前記環境情報は、同じ時間軸の情報であり、
前記行動情報は、ユーザによる行動の種類と、行動生起頻度とを含み、
前記環境情報は、ユーザに生じる環境の種類と、環境を示す相対値の変化量とを含む、請求項１記載の通知装置。
前記行動情報の行動が、他人に対するコミュニケーション行動である、請求項１または２記載の通知装置。
前記コミュニケーション行動が、他人に感謝を示す感謝行動である、請求項３記載の通知装置。
前記環境情報の環境が、リラックス、眠気、および他人からの感謝提示からなる群から選択される少なくとも一つである、請求項１から４のいずれか一項に記載の通知装置。
記憶工程、行動要因推定工程、クラスタリング工程、通知感度推定工程、および出力工程を有し、
前記記憶工程は、
行動記憶工程と、通知結果記憶工程とを含み、
前記行動記憶工程は、ユーザごとに、行動情報と環境情報とを、紐づけして記憶し、
前記通知結果記憶工程は、ユーザごとに、前記ユーザへ通知した通知情報と、前記通知情報に対する前記ユーザからの応答情報とを、紐づけして記憶し、
前記行動要因推定工程は、
ユーザごとに、前記行動情報と前記環境情報とから、特定の行動と特定の環境との相関関係を推定し、
前記クラスタリング工程は、
ユーザごとに、前記相関関係に基づいて、行動特性グループにクラスタリングし、
前記通知感度推定工程は、
特定の行動特性グループについて、前記行動特性グループに属する構成ユーザに通知した通知情報と、前記応答情報とから、前記通知情報の通知感度を推定し、
前記出力工程は、
通知対象ユーザに対して、前記通知対象ユーザがクラスタリングされた行動特性グループについて通知感度が相対的に高いと推定された通知情報を、出力し、
前記各工程が、コンピュータにより実行されることを特徴とする
ユーザに対する適した通知情報の通知方法。
前記行動情報と前記環境情報は、同じ時間軸の情報であり、
前記行動情報は、ユーザによる行動の種類と、行動生起頻度とを含み、
前記環境情報は、ユーザに生じる環境の種類と、環境を示す相対値の変化量とを含む、請求項６記載の通知方法。
前記行動情報の行動が、他人に対するコミュニケーション行動である、請求項６または７記載の通知方法。
前記コミュニケーション行動が、他人に感謝を示す感謝行動である、請求項８記載の通知方法。
請求項６から９のいずれか一項に記載のユーザに対する適した通知情報の通知方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。