JP7117089B2 - Decision device, decision method and decision program - Google Patents
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Description
本発明は、決定装置、決定方法および決定プログラムに関する。 The present invention relates to a determination device, a determination method, and a determination program.
近年、通信ネットワークの普及が進み、ネットワークを介したサービスが盛んに提供されている。このようなサービスの一例として、利用者の状態を検出するセンシング機器によるセンサ情報に基づいて、サービスを提供する技術が知られている。例えば、端末装置が取得した位置情報に基づいて、提供する情報を選択し、選択した情報を提供する技術が知られている。 2. Description of the Related Art In recent years, communication networks have become widespread, and services through networks are being actively provided. As an example of such services, there is known a technology for providing services based on sensor information obtained by a sensing device that detects a user's state. For example, there is known a technique of selecting information to be provided based on location information acquired by a terminal device and providing the selected information.
しかしながら、上記の従来技術では、利用者の状態に応じた処理を実現しているとは言えない場合がある。 However, it may not be possible to say that the above conventional technology realizes processing according to the state of the user.
例えば、上記の従来技術では、利用者が使用する携帯無線端末の位置に応じて、提供する情報を選択しているに過ぎない。このため、上記の従来技術では、利用者が第1の駅から第2の駅へと移動しようとして第1の駅を訪問した際に、第1の駅や第1の駅の周囲の情報を提供してしまう恐れがある。 For example, in the above conventional technology, information to be provided is simply selected according to the position of the mobile wireless terminal used by the user. For this reason, in the above conventional technology, when a user visits the first station to move from the first station to the second station, information about the first station and the surroundings of the first station is obtained. likely to provide.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者の状態に応じた処理の精度を向上させることを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and aims to improve the accuracy of processing according to the state of the user.
本願に係る決定装置は、所定の検出装置により検出された情報に基づいて、利用者の移動に関する状態を推定する推定部と、前記推定部により推定された状態に基づいて、前記利用者に対して提供する処理の内容を決定する決定部とを有することを特徴とする。 The determination device according to the present application includes an estimation unit that estimates a state related to movement of the user based on information detected by a predetermined detection device, and based on the state estimated by the estimation unit, for the user: and a determination unit that determines the content of the processing to be provided by the processing.
実施形態の一態様によれば、利用者の状態に応じた処理の精度を向上させることができる。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to improve the accuracy of processing according to the state of the user.
以下に、本願に係る決定装置、決定方法および決定プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と記載する。)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決定装置、決定方法および決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。 EMBODIMENT OF THE INVENTION Below, the form (it describes as "embodiment" hereafter.) for implementing the determination apparatus, determination method, and determination program which concern on this application is demonstrated in detail, referring drawings. Note that the determination device, determination method, and determination program according to the present application are not limited to this embodiment. Also, in each of the following embodiments, the same parts are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted.
[実施形態]
〔1-1.情報提供装置の一例〕
まず、図1を用いて、決定装置の一例である情報提供装置が実行する決定処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報提供装置が実行する決定処理の一例を示す図である。
[Embodiment]
[1-1. An example of an information providing device]
First, with reference to FIG. 1, an example of determination processing executed by an information providing device, which is an example of a determination device, will be described. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of determination processing performed by an information providing device according to an embodiment.
図1では、インターネット等の所定のネットワークN(例えば、図2参照)を介して、各利用者U1、U2(以下、「利用者U」と総称する場合がある。)が使用する端末装置101、102(以下、「端末装置100」と総称する場合がある。)、検索サーバ200および情報提供装置10は、相互に通信可能である。また、情報提供装置10は、検索サーバ200以外にも、各種の外部サーバ300(例えば、図2参照)と相互に通信可能であるものとする。
In FIG. 1,
端末装置100は、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、3G(3rd Generation)やLTE(Long Term Evolution)等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。なお、端末装置100は、スマートデバイスのみならず、デスクトップPC(Personal Computer)やノートPC等の情報処理装置であってもよい。
The
また、端末装置100は、GPS(Global Positioning System)等の測位システムを用いて、現在位置を特定し、特定した位置を示す位置情報を出力する機能を有するものとする。また、端末装置100は、加速度センサを有し、加速度センサが取得した加速度の情報を情報提供装置10へと出力する機能を有するものとする。また、端末装置100は、加速度や位置以外にも、音声や明るさ等、端末装置100本体または端末装置100の周囲の状況を検出し、検出した情報を示す情報を出力する機能を有するものとする。また、以下の説明では、端末装置100が検出して出力する情報を、センシングデータと記載する場合がある。すなわち、端末装置100は、各種のセンサが検出したセンシングデータを出力する機能を有する。
In addition, the
なお、端末装置100は、例えば、利用者Uが着用する各種のウェアラブルデバイスと通信し、利用者Uの脈拍、血圧、運動量、脳波等の各種生体情報を取得し、取得した各種生体情報をセンシングデータとして出力する機能を有していてもよい。また、端末装置100は、インターネットを利用した検索、経路検索、電子商店街における購買、ネットオークションの利用、音楽コンテンツや動画コンテンツの再生等、一般的なモバイルデバイスが実行可能な各種の処理を実行可能であるものとする。
For example, the
検索サーバ200は、経路検索に関するサービスを利用者Uに対して提供する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、検索サーバ200は、端末装置100から出発地および到着地を経路検索の検索クエリとして受付ける。このような場合、検索サーバ200は、出発地から到着地までの移動経路、交通手段(列車、バス、タクシー、徒歩等)、所要時間、到着予測時刻等を検索し、検索結果を端末装置100へと提供する。
The
ここで、検索サーバ200は、任意の出発地から任意の到着地までの経路検索を行うことができる。例えば、検索サーバ200は、バス停や駅等の公共交通機関の要所のみならず、ホテルや各種施設などのランドマークや住所、地図コンテンツで選択された場所等を出発地や到着地として採用することができる。また、検索サーバ200は、例えば、端末装置100がGPSを用いて取得した現在位置を出発地として採用してもよい。なお、以下の説明では、検索サーバ200が実行する経路検索の一例として、出発地や到着地として駅の指定を受付ける例について説明する。
Here, the
また、検索サーバ200は、出発日時や到着日時の指定を受付けることができる。例えば、検索サーバ200は、出発日時とともに出発地と到着地との指定を受付けた場合は、指定された出発日時よりも後に、指定された出発地から到着地に向けて出発した場合における移動経路や、到着予測時刻等を検索する。また、検索サーバ200は、到着日時とともに出発地と到着地との指定を受付けた場合は、指定された到着日時よりも前に指定された到着地に到着するように、移動経路や出発日時を検索する。
In addition, the
なお、上述した処理以外にも、検索サーバ200は、任意の経路検索を実現可能である。また、検索サーバ200は、利用者Uによる経路検索の履歴をログとして保持しているものとする。例えば、検索サーバ200は、端末装置100から受付けた出発地、到着地、出発日時或いは到着日時等といった検索クエリと、その検索クエリに対する経路検索の結果とを対応付けたログを保持する。
It should be noted that the
情報提供装置10は、後述する決定処理を実行する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、情報提供装置10は、検索サーバ200が保持する検索クエリのログを取得し、取得したログを用いて、発明に係る決定処理の実行を行う。
The
〔1-2.決定処理の概要について〕
ここで、利用者Uの状況に応じて各種情報を利用者Uに提供するといったサービスの態様が考えられる。例えば、利用者Uの位置情報に基づいて、利用者Uに提供する情報を選択するといった態様が考えられる。しかしながら、利用者Uの位置情報に基づいて、利用者Uに提供する情報を選択した場合、必ずしも適切な情報を提供できない場合がある。例えば、このような技術では、利用者Uが京都駅から東京駅へと向かうために京都駅へ訪問した際に、京都駅の周囲に位置する店舗の広告や京都の観光案内を提供してしまう恐れがある。
[1-2. Overview of decision processing]
Here, a mode of service in which various types of information are provided to the user U according to the user U's situation is conceivable. For example, it is conceivable that the information to be provided to the user U is selected based on the user U's location information. However, when the information to be provided to the user U is selected based on the position information of the user U, it may not always be possible to provide appropriate information. For example, with such technology, when a user U visits Kyoto Station to travel from Kyoto Station to Tokyo Station, advertisements for shops located around Kyoto Station and tourist information about Kyoto are provided. There is fear.
すなわち、利用者Uが移動する際に、所定の駅を訪問したとしても、その移動の目的に応じて、異なる情報を提供するのが望ましいと考えられる。換言すると、移動における利用者Uのペルソナは、その移動の目的に応じてその都度変化すると考えられる。このため、利用者Uの位置情報のみでは、利用者Uに対して適切な情報を提供することができない可能性が高い。 That is, it is considered desirable to provide different information according to the purpose of the movement even if the user U visits a predetermined station when moving. In other words, it is considered that the persona of the user U during movement changes each time according to the purpose of the movement. Therefore, there is a high possibility that appropriate information cannot be provided to the user U with only the user U's location information.
そこで、情報提供装置10は、以下の決定処理を実行する。まず情報提供装置10は、所定の検出装置により検出された情報に基づいて、利用者Uの移動に関する状態を推定する。そして、情報提供装置10は、推定された状態に基づいて、利用者Uに対して提供する処理の内容を決定する。ここで、利用者Uの移動に関する状態とは、自宅に帰宅しようとしているか否か、出張先に向かおうとしているか否か等、利用者Uが移動に対して有する目的、すなわち、利用者Uの移動に関するコンテキストである。ここで、利用者Uの移動に関するコンテキストは、目的として利用者Uが設定した駅を示す情報であってもよく、かかる駅から利用者Uが向かおうとしている施設や場所を示す情報をも含む概念である。
Therefore, the
〔1-3.決定処理の一例について〕
まず、図1を用いて、情報提供装置10が実行する決定処理の一例について説明する。例えば、検索サーバ200は、経路検索の検索クエリとして、出発地と到着地の指定を受付ける(ステップS1)。より具体的には、検索サーバ200は、出発地となる駅、到着地となる駅、到着日時、および利用者Uを識別する利用者ID(Identifier)を含む検索クエリを受付ける。なお、検索サーバ200は、出発日時が指定された検索クエリのログを受付けてもよい。
[1-3. About an example of decision processing]
First, an example of determination processing executed by the
このような場合、検索サーバ200は、検索クエリの内容に基づいて、経路検索を行い、検索結果を端末装置100へと提供する(ステップS2)。また、検索サーバ200は、検索クエリとして受付けた出発地および到着地と、検索結果として提供した到着日時、すなわち、検索結果において到着地へ到着する日時とを対応付けた経路検索のログを保持する。
In such a case, the
一方、情報提供装置10は、所定のタイミング(例えば、一定期間ごと)で、経路検索のログを行動予定情報として取得する(ステップS3)。すなわち、情報提供装置10は、利用者Uが入力した検索クエリであって、所定の出発地から所定の到着地までの移動経路を検索するための検索クエリを行動予定情報として取得する。また、情報提供装置10は、端末装置100から、位置情報の履歴である位置履歴を取得する(ステップS4)。
On the other hand, the
そして、情報提供装置10は、処理対象となる利用者Uの経路検索のログや位置情報の履歴に基づいて、利用者Uの行動に関するパターンを特定する(ステップS5)。例えば、図1に示す例では、情報提供装置10は、利用者ID「U1」が示す利用者U1が入力した経路検索のログとして、到着日時「2017/12/12/9:00」、出発地「駅A」、到着地「駅B」が対応付けられたログ、到着日時「2017/12/12/17:00」、出発地「駅B」、到着地「駅C」が対応付けられたログ、到着日時「2017/12/12/21:00」、出発地「駅D」、到着地「駅A」が対応付けられたログ等を取得する。また、情報提供装置10は、利用者U1の位置履歴として、取得日時「2017/12/12/8:00」における利用者U1の位置を示す位置情報「位置#1」、取得日時「2017/12/12/9:00」における利用者U1の位置を示す位置情報「位置#2」、および取得日時「2017/12/12/10:00」における利用者U1の位置を示す位置情報「位置#3」を取得する。
Then, the
情報提供装置10は、このような経路検索のログと位置情報の履歴とを用いて、利用者Uの行動に関する通常パターンNPを特定する。なお、このようなパターンの特定は、各種のパターン検出技術が採用可能である。例えば、情報提供装置10は、位置情報を用いて、経路検索のログが示す移動経路のうち、利用者Uが実際に用いた移動経路を示すログを特定する。例えば、情報提供装置10は、経路検索のログのうち、各日時における利用者Uの位置情報と矛盾しないログを抽出する。そして、情報提供装置10は、出発日時や到着日時の時間帯、曜日、出発地や到着地となる駅や駅が所在する地域等、任意の粒度で抽出した経路検索のログのグルーピングを行う。そして、情報提供装置10は、各グループに分類されるログの数に基づいて、利用者Uの経路検索のログが有するパターンを特定する。
The
より具体的な例を挙げると、情報提供装置10は、例えば、到着日時が平日の午前8時から午前9時までの間に設定され、出発地を「駅A」とし、到着地を「駅B」とするログの数が所定の閾値を超える場合は、かかる内容を利用者U1の行動の通常パターンNPとする。例えば、情報提供装置10は、曜日「月~金」、時間帯「8:00~9:00」、出発地「駅A」、および到着地「駅B」の組に対し、パターンを識別するパターンID「PID#1」を対応付けて保持する。
To give a more specific example, the
また、情報提供装置10は、例えば、到着日時が平日の午後21時から午後22時までの間に設定され、出発地を「駅C」とし、到着地を「駅A」とするログの数が所定の閾値を超える場合は、かかる内容を利用者U1の行動の通常パターンNPとする。例えば、情報提供装置10は、曜日「月~金」、時間帯「21:00~22:00」、出発地「駅C」、および到着地「駅A」の組に対し、パターンを識別するパターンID「PID#2」を対応付けて保持する。
For example, the
さらに、情報提供装置10は、各パターンが示す行動の目的を推定する。例えば、情報提供装置10は、位置情報の履歴から利用者Uの拠点を特定するとともに、特定した拠点が利用者Uの自宅であるか、職場であるか、利用者Uが定期的に訪問する施設等であるかを推定する。例えば、情報提供装置10は、パターンNPから逸脱した利用者Uのログを異常パターンとして抽出する。ここで、異常パターンは、利用者Uの非日常的な行動を示すと考えられる。例えば、異常パターンは、休日における利用者Uの行動や、利用者Uの急な予定を示すと考えられる。このような非日常的な行動が行われた場合、経路検索の出発地や目的地は、利用者Uの自宅周辺に所在する駅を示す可能性が高いと推定される。
Furthermore, the
そこで、情報提供装置10は、異常パターンの出発地や到着地の分布に基づいて、異常パターンが示す行動に関する利用者Uの意図を推定し、推定結果に基づいて、位置履歴が示す各位置と利用者Uとの関係性を推定する。例えば、情報提供装置10は、利用者Uの位置履歴が示す各位置をクラスタリングすることにより、利用者Uが拠点とする位置を特定する。また、情報提供装置10は、異常パターンの出発地および到着地のうち、最も出現回数が多い出発地や到着地を特定し、各拠点のうち、特定した出発地または到着地の近傍の位置を利用者Uの自宅の位置とする。
Therefore, the
なお、情報提供装置10は、異常パターンにおいて、所定の期間内において最初の出発地とされ、かつ、所定の期間内において最後の到着地とされた駅を利用者Uの自宅の近傍の駅であると推定し、かかる駅の近傍にある拠点を利用者Uの自宅と推定してもよい。また、情報提供装置10は、利用者U1の自宅となる拠点を推定した場合、かかる拠点から日常的に訪問する拠点を職場として推定する。例えば、情報提供装置10は、自宅となる拠点の近傍にある駅から日常的に向かっている駅を特定し、特定した駅の近傍にある拠点を利用者Uの職場と推定してもよい。
In addition, the
そして、情報提供装置10は、各パターンが示す行動における利用者Uの目的、すなわち、移動のコンテキストを推定する。例えば、情報提供装置10は、あるパターンが、平日の朝の間に、自宅の近傍の駅から、職場の近傍の駅まで移動する旨を示す場合は、かかるパターンの目的が「出勤」である旨を推定する。また、情報提供装置10は、あるパターンが、平日の夜の間に、職場の近傍の駅から、自宅の近傍の駅まで移動する旨を示す場合は、かかるパターンの目的が「帰宅」である旨を推定する。
Then, the
なお、上述した行動の目的の推定は、複数の経路検索のログの特徴から、利用者Uの移動の意図の特徴を推定するように学習が行われたSVM(Support Vector Machine)やDNN(Deep Neural Network)等の各種モデルにより実現されてもよい。また、上述した目的の推定は、所定の運営者が予め登録した日時、曜日、頻度を満たすか否か等に応じて、任意の条件の元推定が行われてもよい。また、推定結果となる移動意図は、出勤や帰宅のみならず、例えば、飲食に関連する意図であってもよく、旅行に関連する意図であってもよい。 In addition, the estimation of the purpose of the action described above is performed by SVM (Support Vector Machine) or DNN (Deep Network), which is learned so as to estimate the characteristics of the user U's intention to move from the characteristics of a plurality of route search logs. It may be realized by various models such as Neural Network). In addition, the estimation of the purpose described above may be performed based on arbitrary conditions depending on whether or not the date and time, the day of the week, and the frequency registered in advance by a predetermined operator are satisfied. In addition, the travel intention that is the estimated result is not limited to going to work or returning home.
このように、情報提供装置10は、利用者Uの行動に関するパターンであって、利用者Uに関する情報の履歴に基づくパターンを特定する。より具体的には、情報提供装置10は、利用者Uの日常的な行動に関するパターンに基づいて、利用者Uの移動に関する状態を推定する。例えば、情報提供装置10は、利用者Uの行動に関するパターンのうち、利用者Uの日常的な行動に関するパターン以外のパターン(すなわち、異常パターン)に基づいて、利用者Uの移動に関する状態を推定する。
In this way, the
ここで、情報提供装置10は、利用者Uの行動に関するパターンとして、利用者Uが移動する際の出発地、目的地、及び時間帯のパターンを特定する。より具体的には、情報提供装置10は、利用者Uが入力した経路検索の履歴に基づくパターンを特定する。そして、情報提供装置10は、特定したパターンに基づいて、利用者Uの移動の意図を推定する。
Here, the
例えば、情報提供装置10は、最新の位置情報を利用者Uから取得する(ステップS6)。そして、情報提供装置10は、最新の位置情報と特定したパターンとに基づいて、現在の利用者Uの移動に関する状態、すなわち、コンテキストを推定する(ステップS7)。換言すると、情報提供装置10は、利用者Uの行動に関するパターンと、検出された情報とに基づいて、利用者Uの移動に関する状態を推定する。すなわち、情報提供装置10は、所定の検出装置により検出された情報に基づいて、情報が検出された際における利用者Uの移動に関する状態を推定する。
For example, the
例えば、情報提供装置10は、日時「2017/12/13/21:15」において取得された位置情報が「位置#2」を示す場合、パターンの中から、「位置#2」の近傍にある駅(例えば、「駅C」)を出発地とし、時間帯が日時「2017/12/13/21:15」を含むパターン、すなわち、パターンID「PID#2」が示すパターンを特定する。そして、情報提供装置10は、特定したパターンの移動意図「帰宅」を特定する。
For example, if the location information obtained at the date and time “2017/12/13/21:15” indicates “
また、情報提供装置10は、推定した移動に関するコンテキストに応じて、利用者Uに対して提供する処理の内容を決定する(ステップS8)。例えば、情報提供装置10は、利用者Uに対して提供する情報の内容や、情報を提供するタイミング等を処理の内容として決定する。そして、情報提供装置10は、決定した内容の処理を提供する(ステップS9)。
Further, the
例えば、図1に示す例では、情報提供装置10は、利用者Uの移動の意図が「帰宅」である旨を特定する。このような場合、情報提供装置10は、利用者Uが帰宅する際に有用であると推定される情報を提供する。例えば、情報提供装置10は、利用者Uの現在位置に基づいて、近傍の駅から自宅までの経路検索の結果を提供するとともに、遅延情報等を外部サーバ300から取得する。そして、情報提供装置10は、経路検索の結果や遅延情報等を利用者Uに対して提供する。
For example, in the example shown in FIG. 1, the
すなわち、情報提供装置10は、センシングデータとして、利用者Uが使用する端末装置100が検出した位置を示す位置情報に基づいて、利用者Uの位置のみならず、利用者Uの移動に関する状態を推定する。そして、情報提供装置10は、推定した状態に応じた情報を利用者Uに対して提供する。このため、情報提供装置10は、利用者の状態に応じた処理の精度を向上させることができる。
That is, the
〔1-4.推定に基づく処理の内容について〕
上述した例では、情報提供装置10は、利用者Uの現在の位置情報に基づいて、利用者Uの移動の意図を推定し、推定した意図に応じた情報として、経路検索の結果や遅延情報等を提供した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報提供装置10は、利用者Uの移動の意図が「帰宅」である場合は、利用者Uが登録した買い物リスト等を利用者Uに対して提供してもよい。
[1-4. Contents of processing based on estimation]
In the example described above, the
例えば、情報提供装置10は、利用者Uの位置情報の変遷に基づいて、利用者Uの移動方向を推定する。また、情報提供装置10は、推定した移動方向から、利用者Uが向かおうとしてしている駅を推定する。すなわち、情報提供装置10は、利用者Uの移動に関する状態として、利用者Uが目的地まで移動を開始したか否かを推定する。そして、情報提供装置10は、処理時において推定した駅を出発地とするパターンを特定し、特定したパターンにおける利用者Uの移動の意図を推定してもよい。
For example, the
また、情報提供装置10は、推定した移動の意図が「出勤」であった場合には、職場の近傍の駅までの経路検索の結果を提供してもよく、例えば、次の電車の出発時刻までの残り時間を提供してもよい。また、情報提供装置10は、各利用者Uの位置情報から駅の混雑具合を推定し、推定した混雑具合が所定の閾値を超える場合は、混んでいるから次の電車で移動する旨の提案を提供してもよい。また、情報提供装置10は、職場までの移動経路において遅延や事故が生じている場合は、迂回経路の経路検索結果を提供してもよく、利用者Uが向かっていると推定される駅以外の駅からの迂回経路を示す情報を提供してもよい。また、情報提供装置10は、利用者Uが予め設定した他の利用者(例えば、職場の同僚や秘書等)に対して利用者Uの到着予定時刻を通知してもよい。すなわち、情報提供装置10は、利用者Uの移動の意図の推定結果に応じて、各種の処理を、利用者Uのみならず、利用者U以外の利用者に対して提供してもよい。
In addition, when the estimated intention of movement is "to go to work", the
また、情報提供装置10は、推定した移動の意図に応じて、処理を提供するタイミングを決定してよく、利用者Uに対して提供する情報の内容を決定してもよい。例えば、情報提供装置10は、推定した意図が「出勤」である場合は、その場で経路検索の結果を提供することで、迅速な情報提供を実現してもよい。また、情報提供装置10は、推定した意図が「帰宅」である場合は、その場で経路検索の結果を提供せずともよく、例えば、利用者Uが駅に到着した際に、経路検索の結果とともに、移動経路上における各種店舗の広告を配信してもよい。
Further, the
また、情報提供装置10は、推定した移動の意図のみならず、各種利用者Uの移動に関する能力の状態を考慮して、利用者に所定を提供するタイミングを決定してもよい。例えば、情報提供装置10は、位置情報の履歴や加速度センサが検出した加速度の履歴等から、徒歩による利用者Uの平均的な移動速度を推定する。そして、情報提供装置10は、移動速度が所定の閾値よりも遅く、かつ、移動意図が「出勤」である場合には、より速いタイミングで情報の提供を行ってもよい。
Further, the
また、情報提供装置10は、利用者Uの端末装置100が非接触型IC(Integrated Circuit)カードシステムの機能を有する場合、端末装置100に保持された切符の情報を取得し、取得した切符の情報を考慮して、情報を提供するタイミングや情報の内容を決定してもよい。例えば、情報提供装置10は、定期の期間が切れている場合や、電子マネーの残高が所定の閾値を下回る場合は、利用者Uが駅に到着するよりも速いタイミングで、定期の期間が切れいている旨や残高が少ない旨の情報を提供してもよい。
Further, when the
また、情報提供装置10は、推定された状態と、利用者Uの移動における移動経路上の状況とに基づいて、利用者Uに対して提供する処理の内容を決定してもよい。例えば、情報提供装置10は、利用者Uの位置からパターンの特定を行うとともに、特定したパターンにおける移動経路を特定し、特定した移動経路上で発生した遅延や混雑等を特定する。そして、情報提供装置10は、遅延が発生している旨や混雑が発生している場合には、より速いタイミングで経路検索の結果や迂回経路の提供等を行ってもよい。
Further, the
また、情報提供装置10は、利用者Uの移動に関する状態として、利用者Uの最終的な目的地と、目的地へと至る前に滞在する滞在地点とを推定してもよい。例えば、情報提供装置10は、利用者Uの位置からパターンを特定するとともに、そのパターンが示す移動後における利用者Uの移動のパターンをさらに特定し、特定した各パターンの移動意図を特定してもよい。
In addition, the
例えば、情報提供装置10は、利用者Uの位置情報に基づいて、17:00から18:00時の間に駅Bから駅Dへと至る第1の移動パターンを特定したものとする。このような場合、情報提供装置10は、18:00時以降において、駅Dを出発地とするパターンを第2の移動パターンとして特定する。そして、情報提供装置10は、特定した第1の移動パターンの移動意図が「食事」であり、第2の移動パターンの移動意図が「帰宅」である場合は、利用者Uが食事をしてから帰宅する旨を特定する。そして、情報提供装置10は、特定した移動意図に応じた各種の処理を実行する。例えば、情報提供装置10は、利用者Uが食事をしてから帰宅すると推定した場合は、利用者Uが帰宅する時間を推定する。そして、情報提供装置10は、例えば、利用者U1の自宅に設置されたHEMS(Home Energy Management System)の制御システムを介して、推定した帰宅時間に合わせた空調装置や照明装置の制御を行ってもよい。
For example, it is assumed that the
また、情報提供装置10は、利用者Uの移動に関する意図に応じて、利用者Uが使用する端末装置100の状態を変化させてもよい。例えば、情報提供装置10は、予測辞書等において優先的に表示させる単語を変化させてもよい。より具体的な例を挙げると、情報提供装置10は、利用者Uの移動の意図が「出勤」である場合は、業務に関連する言葉や職場の近傍の地域を示す単語等を優先的に表示させ、利用者Uの移動の意図が「帰宅」である場合は、利用者Uの趣味趣向に関連する言葉や自宅の近傍の地域を示す単語等を優先的に表示させてもよい。
In addition, the
すなわち、情報提供装置10は、処理時における利用者Uのペルソナとして、利用者Uの移動に関する意図を推定し、推定した意図に応じた情報提供を行う。このため、情報提供装置10は、利用者Uの状態に応じて適切な情報を提供することができる。
That is, the
〔1-5.推定する意図について〕
また、情報提供装置10は、利用者Uの移動に関する状態として、利用者Uの目的地、利用者Uの移動経路、若しくは利用者Uの移動態様のうち少なくともいずれか1つを推定すればよい。例えば、情報提供装置10は、利用者Uが自宅に移動しているか、職場に移動しているか、利用者Uがどの経路で移動するか、利用者Uが、電車、バス、タクシー、自転車のうちいずれの手段で移動するか等を推定してもよい。このような移動に関する状態は、例えば、位置情報から推定される利用者Uの平均的な移動速度に基づいて推定されてもよい。また、このような移動に関する状態は、位置情報に基づいて利用者Uが駅やバス停に居たか否かを推定し、推定結果に基づいて推定されてもよい。また、このような移動に関する状態は、電子マネーやクレジットカードの利用履歴、利用者Uが有する定期や切符の内容等に応じて推定されてもよい。
[1-5. Intention to infer]
In addition, the
また、情報提供装置10は、利用者Uの位置情報に基づいて、利用者Uが目的地に到着したか否かを判定し、判定結果に応じて、利用者Uに提供する情報の内容や提供タイミングを特定してもよい。例えば、情報提供装置10は、利用者Uが京都から東京に移動していると推定される場合は、利用者Uの位置情報から利用者Uが東京に到着したか否かを判定し、利用者Uが東京に到着したと判定した場合は、目的地である東京の情報を提供してもよい。
Further, the
また、情報提供装置10は、利用者Uの移動に関する状態であって、利用者Uが将来行う移動に関する状態を推定してもよい。例えば、情報提供装置10は、利用者Uから取得した位置情報の変遷に基づいて、利用者Uが向かっている駅を特定する。そして、情報提供装置10は、特定した駅に基づいて、利用者Uの移動のパターンのうち、現在利用者Uが採用している可能性が最も高いパターンを特定してもよい。
In addition, the
〔1-6.利用者の情報について〕
ここで、情報提供装置10は、例えば、ブルートゥース(登録商標)や無線LANを用いたビーコンを用いて、利用者Uの位置を特定し、特定結果に応じて、推定処理を実現してもよい。また、情報提供装置10は、上述した情報以外にも、任意の情報を利用者の情報として採用し、採用した利用者の情報を用いて、移動の意図の推定や、実際に利用した移動経路の特定を行ってもよい。
[1-6. About user information]
Here, the
例えば、情報提供装置10は、非接触型ICカードシステムの機能や、電子マネーの機能の利用履歴を、利用者Uの情報として取得する。また、情報提供装置10は、利用者Uのデモグラフィック属性やサイコグラフィック属性(趣味趣向を含む)等といった各種属性を取得してもよく、利用者Uの生体情報の履歴を取得してもよい。また、情報提供装置10は、SNSに利用者Uが投稿した文字列や写真等のコンテンツを取得してもよい。また、情報提供装置10は、利用者Uの属性として、利用者Uによって登録された情報を取得してもよく、上述した各種の履歴から予測された属性を取得してもよい。また、情報提供装置10は、端末装置100に設定されたIP(Internet Protocol)アドレスや、端末装置100がアクセスしているアクセスポイントに応じて、端末装置100の位置を特定してもよい。また、情報提供装置10は、各種センシングデータを取得してもよい。
For example, the
そして、情報提供装置10は、上述した各種利用者Uの情報に基づいて、移動の意図の推定を行ってもよい。例えば、情報提供装置10は、利用者Uが定期を使用した場合は、移動の意図が「出勤」もしくは「帰宅」である旨を推定してもよい。また、情報提供装置10は、生体情報やSNSの投稿等に基づいて、経路検索のログが示す移動における利用者Uの意図を推定してもよい。
Then, the
なお、情報提供装置10は、上述した利用者Uの情報のうち、全ての情報を用いてもよく、一部の情報のみを用いてもよい。また、情報提供装置10は、任意の態様で上述した情報を組み合わせて、利用者Uの意図の推定を行ってもよい。また、情報提供装置10は、上述した各種の情報と位置情報とを用いて、経路検索のログのうち、利用者Uが実際に採用した移動経路のログを選択してもよい。
Note that the
〔1-7.行動予定情報について〕
上述した例では、情報提供装置10は、行動予定情報として、経路検索の検索クエリを利用した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。すなわち、情報提供装置10は、将来のある日時における利用者の所在地を示唆する情報であれば、任意の情報を行動予定情報として採用することができる。
[1-7. About action plan information]
In the example described above, the
例えば、情報提供装置10は、利用者Uが行ったホテルの予約や列車の予約等、各種予約内容を含む電子メールの内容から、利用者Uが訪れる場所とその場所に訪れる日時とを特定する。このような場合、情報提供装置10は、利用者Uが、電子メールから特定した場所に特定した日時に訪問するものとして、移動の意図を推定してもよい。
For example, the
また、情報提供装置10は、SNS(Social Networking Service)等、利用者Uがインターネット上に投稿した投稿情報に基づいて、利用者Uの将来の行動を予測し、予測した行動を示す行動予定情報に基づいて、移動の意図を推定してもよい。例えば、情報提供装置10は、投稿情報から利用者Uが訪れる場所とその場所に訪れる日時とを特定し、利用者Uが、特定した場所に特定した日時に訪問するものとして、移動の意図を推定してもよい。また、情報提供装置10は、端末装置100が非接触型IC(Integrated Circuit)カードシステムの機能を有する場合、端末装置100に保持された切符の情報を取得し、取得した切符の情報から、移動の意図を推定してもよい。また、情報提供装置10は、このような非接触型ICの利用履歴が示す日時や駅の履歴を、位置履歴として採用してもよい。また、情報提供装置10は、利用者Uによって入力された情報を行動予定情報として採用してもよく、他の利用者が入力した情報であって、利用者Uの将来の行動を示す情報を行動予定情報として採用してもよい。
Further, the
〔1-8.滞在時間の考慮について〕
なお、情報提供装置10は、位置情報から各拠点の滞在時間を特定し、特定した滞在時間をさらに考慮して、利用者Uの移動に関する意図を推定してもよい。例えば、情報提供装置10は、滞在時間が所定の閾値を超える拠点のみを、利用者Uの自宅の候補や職場の候補とし、かかる拠点へ移動するパターンに対し、「出勤」や「帰宅」等といった意図の推定を行ってもよい。
[1-8. Consideration of length of stay]
Note that the
〔2.情報提供装置の構成〕
以下、上記した学習処理を実現する情報提供装置10が有する機能構成の一例について説明する。図2は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。図2に示すように、情報提供装置10は、通信部20、記憶部30、および制御部40を有する。
[2. Configuration of Information Providing Device]
An example of the functional configuration of the
通信部20は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部20は、ネットワークNと有線または無線で接続され、端末装置100や検索サーバ200、外部サーバ300との間で情報の送受信を行う。
The
記憶部30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。また、記憶部30は、利用者データベース31および経路検索ログデータベース32を記憶する。
The storage unit 30 is implemented by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 30 also stores a
以下、図3、図4を用いて、利用者データベース31および経路検索ログデータベース32に登録される情報の一例について説明する。まず、図3を用いて、利用者データベース31に登録される情報の一例について説明する。図3は、実施形態に係る利用者データベースに登録される情報の一例を示す図である。図3に示すように、利用者データベース31には、「利用者ID」、「属性情報」、「位置履歴」、「自宅情報」、「職場情報」、「訪問地情報」、「パターン情報」、および「センシングデータ」といった項目を有する情報が登録される。
An example of information registered in the
ここで、「利用者ID」とは、利用者Uを識別するための識別子である。また、「属性情報」とは、利用者Uの名前、性別、年齢、趣味趣向、居住地等といった各種属性を示す情報である。また、「位置履歴」とは、利用者Uが使用する端末装置100が取得した位置情報の履歴である。また、「自宅情報」とは、対応付けられた位置情報が示す位置のうち、利用者Uの自宅であると推定された位置を示す情報である。また、「職場情報」とは、対応付けられた位置情報が示す位置のうち、利用者Uの職場であると推定された位置を示す情報である。また、「訪問地情報」とは、対応付けられた位置情報が示す位置のうち、利用者Uが所定の頻度で訪問する訪問地であると推定された位置を示す情報である。また、「パターン情報」とは、利用者の移動に関するパターンを示す情報である。また、「センシングデータ」とは、例えば、利用者Uが使用する端末装置100が取得した各種のセンシングデータである。
Here, the "user ID" is an identifier for identifying the user U. Also, "attribute information" is information indicating various attributes such as the user's U name, gender, age, hobbies and interests, place of residence, and the like. "Location history" is a history of location information acquired by the
例えば、図3に示す例では、利用者データベース31には、利用者ID「U1」、属性情報「属性情報#U1」、位置履歴「位置情報#U1」、自宅情報「位置#1」、職場情報「位置#2」、訪問地情報「位置#3」、パターン情報「パターン#1」、およびセンシングデータ「センシングデータ#1」が対応付けて登録されている。このような情報は、利用者ID「U1」が示す利用者U1の属性が「属性情報#U1」であり、利用者U1の位置情報の履歴が「位置情報#U1」である旨を示す。また、このような情報は、利用者U1の自宅として推定された位置が「位置#1」であり、職場として推定された位置が「位置#2」であり、訪問地として推定された位置が「位置#3」である旨を示す。また、このような情報は、利用者U1の移動パターンとして「パターン#1」が登録されており、利用者U1が使用する端末装置101が取得したセンシングデータが「センシングデータ#1」である旨を示す。
For example, in the example shown in FIG. 3, the
なお、図3に示す情報以外にも、利用者データベース31には、利用者Uに関する任意の情報(例えば、投稿情報の履歴等)が登録されていてよい。例えば、利用者データベース31には、インターネットを利用した検索の検索クエリの履歴や、経路検索の検索クエリの履歴が登録されていてもよい。また、利用者データベース31には、利用者Uが電子商店街やオークションを介して行った購買の履歴が登録されていてもよい。
In addition to the information shown in FIG. 3, the
なお、図3に示す例では、「属性情報#U1」等といった概念的な値を記載したが、実際には、利用者データベース31には、利用者Uの属性を示す文字列や数値、緯度や経度等を示す数値、センシングデータの数値等が登録される。また、図3に示す例では、パターン情報を「パターン#1」といった概念的な値で示したが、実際には、図1に示したように、曜日や時間帯ごとに特定された利用者Uの移動のパターンを示す情報や、パターンが示す移動における利用者Uの意図を示す情報が登録されることとなる。
In the example shown in FIG. 3, conceptual values such as "attribute information #U1" are described. Numerical values indicating longitude, etc., and numerical values of sensing data, etc. are registered. In addition, in the example shown in FIG. 3, the pattern information is shown as a conceptual value such as "
次に、図4を用いて、経路検索ログデータベース32に登録される情報の一例について説明する。図4は、実施形態に係る経路検索ログデータベースに登録される情報の一例を示す図である。図4に示すように、経路検索ログデータベース32には、「ログID」、「出発日時」、「出発地」、「到着日時」、「到着地」、「利用者ID」、「検索日時」、および「採用フラグ」といった項目を有する情報が登録される。なお、図4に示す情報以外にも、経路検索ログデータベース32には、経路検索に関する各種の情報が登録されていてよい。
Next, an example of information registered in the route
ここで、「ログID」とは、経路検索のログを識別する識別子である。また、「出発日時」とは、経路検索結果において出発日時とされた日時である。また、「出発地」とは、経路検索において利用者Uが指定した出発地である。また、「到着日時」とは、経路検索結果において到着日時とされた日時である。また、「到着地」とは、経路検索において利用者Uが指定した到着地である。また、「利用者ID」とは、経路検索を行った利用者Uの識別子である。また、「検索日時」とは、経路検索が行われた日時を示す情報である。また、「採用フラグ」とは、経路検索のログが示す移動を利用者Uが実際に行ったか否かを示す情報である。 Here, the "log ID" is an identifier for identifying a route search log. The "departure date and time" is the date and time determined as the departure date and time in the route search result. Also, the "departure point" is the departure point specified by the user U in the route search. The "arrival date and time" is the date and time determined as the arrival date and time in the route search result. Also, the "arrival point" is the arrival point specified by the user U in the route search. "User ID" is the identifier of the user U who performed the route search. The "search date and time" is information indicating the date and time when the route search was performed. Further, the “adoption flag” is information indicating whether or not the user U has actually made the movement indicated by the route search log.
例えば、図4に示す例では、経路検索ログデータベース32には、ログID「Q1」、出発日時「2017/9/12/8:00」、出発地「駅E」、到着日時「2017/9/12/9:00」、到着地「駅D」、利用者ID「U1」、検索日時「2017/8/31/10:00」、および採用フラグ「1」といった情報が登録されている。このような情報は、検索日時「2017/8/31/10:00」において、利用者ID「U1」が示す利用者U1が、出発地「駅E」から到着地「駅D」までの経路検索を行い、かかる経路検索の検索結果における出発日時が「2017/9/12/8:00」であり、到着日時が「2017/9/12/9:00」であり、かかる経路検索の結果を利用者Uが採用し、実際に経路検索の結果に沿って移動を行った旨を示す。
For example, in the example shown in FIG. 4, the route
図2に戻り、説明を続ける。制御部40は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)等のプロセッサによって、情報提供装置10内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAM等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40は、コントローラ(controller)であり、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てもよい。
Returning to FIG. 2, the description is continued. The
図2に示すように、制御部40は、取得部41、推定部42、決定部43、および提供部44を有する。取得部41は、利用者の将来の行動を示す行動予定情報を取得する。例えば、取得部41は、行動予定情報として、利用者Uが入力した経路検索の検索クエリを含む経路検索のログを検索サーバ200から取得する。すなわち、取得部41は、所定の日時に所定の出発地から所定の到着地までの移動経路を検索するための検索クエリを行動予定情報として取得する。そして、取得部41は、取得した経路検索のログを経路検索ログデータベース32に登録する。
As shown in FIG. 2 , the
また、取得部41は、利用者Uが利用する端末装置100から、位置情報を所定の時間間隔で取得する。そして、取得部41は、取得した位置情報を位置履歴として、利用者Uの利用者IDと対応付けて利用者データベース31に登録する。また、取得部41は、各種のセンシングデータを取得し、取得したセンシングデータを利用者データベース31に登録する。
Further, the
推定部42は、所定の検出装置により検出された情報に基づいて、利用者Uの移動に関する状態を推定する。より具体的には、推定部42は、利用者Uが使用する端末装置100が検出した位置を示す位置情報に基づいて、利用者Uの移動に関する状態を推定する。すなわち、推定部42は、利用者Uの移動に関する状態として、利用者Uが移動する目的を推定する。また、推定部42は、利用者Uの移動に関する状態であって、利用者Uが将来行う移動に関する状態を推定する。また、推定部42は、所定の検出装置により検出された情報に基づいて、情報が検出された際における利用者Uの移動に関する状態をリアルタイムに推定する。
The estimating
以下、推定部42が実行する処理について説明する。例えば、推定部42は、利用者データベース31を参照し、処理対象となる利用者Uを特定する。そして、推定部42は、特定した利用者Uの位置履歴を利用者データベース31から抽出するとともに、経路検索ログデータベース32から、特定した利用者Uが入力した経路検索のログを抽出する。
Processing executed by the
続いて、推定部42は、利用者Uの位置履歴と、利用者Uが入力した経路検索のログとを比較し、利用者Uが採用した経路検索のログを推定する。より具体的には、推定部42は、経路検索のログのうち、利用者Uが実際にログが示す移動経路に従って移動を行ったと推定されるログを抽出する。そして、推定部42は、抽出したログが有する移動のパターンを通常パターンNPとして特定する。
Subsequently, the estimating
そして、推定部42は、特定した各通常パターンNPが示す移動の意図を推定する。例えば、推定部42は、各通常パターンNPが示す出発地や到着地の近傍に自宅や職場が位置しているか否か、各通常パターンNPが示す移動経路を利用者Uが利用する時間帯や曜日等に応じて、各通常パターンNPが示す移動が、出勤であるか、帰宅であるか等といった移動の意図を推定する。そして、推定部42は、推定した意図とともに通常パターンNPをパターン情報として利用者データベース31に登録する。
Then, the
また、推定部42は、利用者Uの行動に関するパターンと、所定の検出装置により検出された情報とに基づいて、利用者Uの移動に関する状態を推定する。すなわち、推定部42は、利用者Uの行動に関するパターンであって、利用者Uに関する情報の履歴に基づくパターンに基づいて、利用者Uの移動に関する状態を推定する。例えば、推定部42は、利用者Uの日常的な行動に関するパターンに基づいて、利用者Uの移動に関する状態を推定する。また、例えば、推定部42は、利用者Uが移動する際の出発地、目的地、及び時間帯を示すパターンに基づいて、利用者Uの移動に関する状態を推定する。また、推定部42は、利用者Uが入力した経路検索の履歴に基づくパターンに基づいて、利用者Uの移動に関する状態を推定する。
Also, the
例えば、推定部42は、利用者Uが利用する端末装置100から移動情報を取得し、取得した移動情報に基づいて、利用者Uの通常パターンNPのうち、どの通常パターンNPに従って利用者Uが移動しているかを推定する。そして、推定部42は、推定した通常パターンNPに対応付けられた移動意図を特定する。このような処理の結果、例えば、推定部42は、午前中の間に利用者Uが自宅から職場へと移動していると推定されるような場合には、利用者Uが出勤している旨を推定することができる。
For example, the estimating
なお、推定部42は、利用者Uの移動に関する状態として、利用者Uの目的地、利用者Uの移動経路、若しくは利用者Uの移動態様のうち少なくともいずれか1つを推定することとしてもよい。このような場合、情報提供装置10は、利用者Uの目的地、利用者Uの移動経路、若しくは利用者Uの移動態様のうち少なくともいずれか1つに基づいて、利用者Uに対して提供するサービスの内容やタイミングを決定することとなる。
Note that the estimating
また、推定部42は、利用者Uの移動に関する状態として、利用者Uの最終的な目的地と、その目的地へと至る前に滞在する滞在地点とを推定してもよい。例えば、推定部42は、利用者Uが職場から近傍の駅へと向かったタイミングで、利用者Uがなじみの飲食店へと向かい、その後、帰宅する旨を推定してもよい。
In addition, the
また、推定部42は、利用者Uの移動に関する状態として、利用者Uが目的地まで移動を開始したか否か、または、利用者Uが目的地に到着したか否かを推定してもよい。例えば、推定部42は、利用者Uの位置情報に基づいて、利用者Uが移動を開始したか否かを推定してもよく、利用者Uが目的地に到着したか否かを推定してもよい。
The
決定部43は、推定された状態に基づいて、利用者Uに対して提供する処理の内容を決定する。例えば、決定部43は、処理を提供するタイミングや、提供する情報の内容等を決定する。なお、決定部43は、推定された状態と、利用者Uの移動に関する能力の状態とに基づいて、利用者Uに処理を提供するタイミングを決定してもよい。また、決定部43は、推定された状態と、利用者Uの移動における移動経路上の状況とに基づいて、利用者Uに対して提供する処理の内容を決定してもよい。
The
例えば、決定部43は、推定部42が推定した利用者Uの移動の意図を取得する。このような場合、決定部43は、取得した意図に基づいて、情報の提供タイミングを決定する。例えば、決定部43は、意図が「出勤」である場合には、情報を直ぐに提供する旨を決定する。また、決定部43は、利用者Uの移動の目的地を推定し、利用者Uの現在位置から利用者Uの目的地までの経路検索を行う。また、決定部43は、外部サーバ300から、経路検索の結果が示す移動経路上における混雑や遅延等の情報を取得する。そして、決定部43は、混雑や遅延等が生じている場合は、経路検索の結果と共に、「混雑や遅延が発生しているので、早めの移動をお勧めします。」等といったメッセージの内容を決定する。
For example, the determining
提供部44は、決定部43が決定した内容の情報を、決定部43が決定したタイミングで利用者Uに対して提供する。例えば、提供部44は、経路検索の結果と共に、「混雑や遅延が発生しているので、早めの移動をお勧めします。」等といったメッセージを配信する旨を決定部43が決定した場合は、かかる経路検索の結果やメッセージの配信を行う。
The providing
ここで、図5を用いて、情報提供装置10が実行する推定処理の具体的な例について説明する。図5は、実施形態に係る情報提供装置が実行する推定処理の具体例を説明する図である。例えば、図5に示す例では、利用者Aが自宅から職場へと移動しようとしている。このような場合、情報提供装置10は、利用者Aの位置情報と、利用者Aが移動するパターンとを突き合わせることで、利用者Aの移動の意図が「出勤」であると推定する。すなわち、情報提供装置10は、利用者Aの移動におけるペルソナが「出勤」であると推定する。このような場合、情報提供装置10は、推定した利用者Aの意図「出勤」に応じて、例えば、目的地となる職場に関する情報や、移動経路上に関する各種の情報等を提供する。
A specific example of the estimation process executed by the
一方、図5に示す例では、利用者Bが職場から自宅ではなく飲食店へと移動しようとしている。このような場合、情報提供装置10は、利用者Bの位置情報と、利用者Bが移動するパターンとを突き合わせることで、利用者Bの移動の意図が「帰宅」ではなく「食事」であると推定する。例えば、情報提供装置10は、利用者Bが職場から直接帰宅する際の時間帯のパターンや、利用者Bが飲食店へと向かう際の時間帯のパターン等に基づいて、利用者Bの移動の意図が「食事」であると推定する。このような場合、情報提供装置10は、例えば、食事をした際の利用者Bの帰宅予定時間を算出し、算出した時間に応じた家電制御を行う。例えば、情報提供装置10は、利用者Bが飲食店に寄ってから自宅まで帰宅した際の所要時間が3時間である場合、3時間後に利用者Bの自宅の照明機器を点灯させたり、3時間後の帰宅に合わせて空調装置を制御するといった処理を実行する。
On the other hand, in the example shown in FIG. 5, user B is about to move from his office to a restaurant instead of his home. In such a case, the
〔3.情報提供装置の処理フロー〕
次に、図6を用いて、情報提供装置10が実行する決定処理の手順の一例について説明する。図6は、実施形態に係る情報提供装置が実行する決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。例えば、情報提供装置10は、利用者Uの経路検索のログや位置履歴を取得する(ステップS101)。このような場合、情報提供装置10は、前段階の処理として、取得した情報に基づいて、利用者Uの移動のパターンを推定する(ステップS102)。
[3. Processing Flow of Information Providing Device]
Next, an example of the procedure of determination processing executed by the
そして、情報提供装置10は、最新の位置情報を用いて、利用者の行動に関する状態を推定する(ステップS103)。例えば、情報提供装置10は、最新の位置情報から、利用者Uがどのパターンで移動しているかを推定し、推定したパターンに応じて、利用者Uの移動の意図を推定する。そして、情報提供装置10は、推定した状態に応じた処理内容を決定し(ステップS104)、決定した処理内容のサービスを利用者に提供して(ステップS105)、処理を終了する。
Then, the
〔4.変形例〕
上記では、情報提供装置10による決定処理の一例について説明した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。以下、情報提供装置10が実行する決定処理のバリエーションについて説明する。
[4. Modification]
An example of the determination process by the
〔4-1.適用範囲について〕
上述した例では、情報提供装置10は、ある位置から他の位置まで利用者Uが移動する際の意図を推定した。ここで、情報提供装置10は、任意の位置から任意の位置まで移動する際の意図の推定を行ってよい。例えば、情報提供装置10は、ビーコン等の技術を用いて、建物内における利用者Uの移動を特定できる場合、かかる移動の履歴から、建物内における利用者Uの移動のパターンを特定する。また、情報提供装置10は、建物内におけるレイアウト(例えば、各部署の位置やレストランの位置等)を取得し、取得したレイアウト、特定したパターン、利用者Uが移動する時間帯等に応じて、建物内における移動の意図を推定する。そして、情報提供装置10は、処理時に取得した利用者Uの位置情報から、利用者Uの建物内における移動の意図を推定し、推定結果に応じた処理(例えば、レストランの混雑度や、訪問部署への通知等)の提供を行ってもよい。
[4-1. About the scope of application]
In the example described above, the
〔4-2.装置構成〕
情報提供装置10は、任意の数の端末装置100と通信可能に接続されていてもよく、任意の数の検索サーバ200や外部サーバ300と通信可能に接続されていてもよい。また、情報提供装置10は、電子メールの配信サーバ等と通信可能であってもよい。また、情報提供装置10は、利用者Uの属性に応じて各種のコンテンツを配信する配信サーバと通信可能であってもよい。
[4-2. Device configuration〕
The
また、情報提供装置10は、フロントエンドサーバと、各種の処理を実行するバックエンドサーバとにより実現されてもよい。このような場合、フロントエンドサーバには、図2に示す提供部44が配置され、バックエンドサーバには、図2に示す取得部41、推定部42および決定部43が含まれることとなる。また、記憶部30に登録された情報は、外部のストレージサーバによって管理されていてもよい。
Also, the
〔4-3.その他〕
また、上記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。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。
[4-3. others〕
Further, among the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being performed manually can be performed manually. All or part of this can also be done automatically by known methods. In addition, information including processing procedures, specific names, 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。 Also, each component of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上記してきた各実施形態は、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。 Moreover, each of the embodiments described above can be appropriately combined within a range that does not contradict the processing contents.
〔4-4.プログラム〕
また、上述した実施形態に係る情報提供装置10は、例えば図7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7は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ1000は、出力装置1010、入力装置1020と接続され、演算装置1030、一次記憶装置1040、二次記憶装置1050、出力IF(Interface)1060、入力IF1070、ネットワークIF1080がバス1090により接続された形態を有する。
[4-4. program〕
Also, the
演算装置1030は、一次記憶装置1040や二次記憶装置1050に格納されたプログラムや入力装置1020から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置1040は、RAM等、演算装置1030が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置1050は、演算装置1030が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、フラッシュメモリ等により実現される。
The
出力IF1060は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置1010に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、USB(Universal Serial Bus)やDVI(Digital Visual Interface)、HDMI(登録商標)(High Definition Multimedia Interface)といった規格のコネクタにより実現される。また、入力IF1070は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置1020から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、USB等により実現される。
The output IF 1060 is an interface for transmitting information to be output to the
なお、入力装置1020は、例えば、CD(Compact Disc)、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から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置1020は、USBメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。
Note that the
ネットワークIF1080は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信して演算装置1030へ送り、また、ネットワークNを介して演算装置1030が生成したデータを他の機器へ送信する。
Network IF 1080 receives data from other devices via network N and sends the data to
演算装置1030は、出力IF1060や入力IF1070を介して、出力装置1010や入力装置1020の制御を行う。例えば、演算装置1030は、入力装置1020や二次記憶装置1050からプログラムを一次記憶装置1040上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
The
例えば、コンピュータ1000が情報提供装置10として機能する場合、コンピュータ1000の演算装置1030は、一次記憶装置1040上にロードされたプログラムまたはデータ(例えば、処理モデルM1)を実行することにより、制御部40の機能を実現する。コンピュータ1000の演算装置1030は、これらのプログラムまたはデータ(例えば、処理モデルM1)を一次記憶装置1040から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークN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
〔5.効果〕
上述したように、情報提供装置10は、所定の検出装置により検出された情報に基づいて、利用者Uの移動に関する状態を推定する。そして、情報提供装置10は、推定された状態に基づいて、利用者Uに対して提供する処理の内容を決定する。このように、情報提供装置10は、利用者Uの移動に関する状態、すなわち、利用者Uの移動に関するコンテキストを推定し、推定結果に基づいて、利用者Uに対して提供する処理の内容を決定する。このため、情報提供装置10は、利用者Uの状態に応じた処理の精度を向上させることができる。
[5. effect〕
As described above, the
また、情報提供装置10は、所定の検出装置により検出された情報として、利用者Uが使用する端末装置100が検出した位置を示す位置情報に基づいて、利用者Uの移動に関する状態を推定する。このため、情報提供装置10は、利用者Uが移動を開始したか否かを適切に特定し、利用者Uが移動を開始した場合は、その移動の意図を推定し、推定結果に応じた処理を提供するので、利用者Uの状態に応じた処理の精度を向上させることができる。
Further, the
また、情報提供装置10は、利用者Uの行動に関するパターンと、所定の検出装置により検出された情報とに基づいて、利用者Uの移動に関する状態を推定する。例えば、情報提供装置10は、利用者Uの行動に関するパターンであって、利用者Uに関する情報の履歴に基づくパターンに基づいて、利用者Uの移動に関する状態を推定する。また、情報提供装置10は、利用者Uの日常的な行動に関するパターンに基づいて、利用者Uの移動に関する状態を推定する。また、情報提供装置10は、例えば、利用者Uの行動に関するパターンとして、利用者Uが移動する際の出発地、目的地、及び時間帯のパターンに基づいて、利用者Uの移動に関する状態を推定する。より具体的な例を挙げると、情報提供装置10は、利用者Uが入力した経路検索の履歴に基づくパターンに基づいて、利用者Uの移動に関する状態を推定する。このため、情報提供装置10は、利用者Uの行動に関するパターンに基づき、処理時における利用者Uの移動に関する意図を推定することができるので、利用者Uの状態に応じた処理の精度を向上させることができる。
Further, the
また、情報提供装置10は、利用者Uの移動に関する状態として、利用者Uの目的地、利用者Uの移動経路、若しくは利用者Uの移動態様のうち少なくともいずれか1つを推定する。また、情報提供装置10は、利用者Uの移動に関する状態として、利用者Uが移動する目的を推定する。また、情報提供装置10は、利用者Uの移動に関する状態として、利用者Uの最終的な目的地と、その目的地へと至る前に滞在する滞在地点とを推定する。このため、情報提供装置10は、処理時における利用者Uの移動に関する意図を推定することができる。
In addition, the
また、情報提供装置10は、利用者Uの移動に関する状態として、利用者Uが目的地まで移動を開始したか否か、または、利用者Uが目的地に到着したか否かを推定する。このため、情報提供装置10は、適切なタイミングで情報の提供を行うことができる。
Further, the
また、情報提供装置10は、利用者Uに対して提供する処理の内容として、その処理を提供するタイミングを決定する。また、情報提供装置10は、推定された状態と、利用者Uの移動に関する能力の状態とに基づいて、利用者Uに処理を提供するタイミングを決定する。また、情報提供装置10は、利用者Uに対して提供する処理の内容として、その利用者Uに対して提供する情報の内容を決定する。また、情報提供装置10は、推定された状態と、利用者Uの移動における移動経路上の状況とに基づいて、利用者Uに対して提供する処理の内容を決定する。このため、情報提供装置10は、利用者Uの状態に応じて、適切な処理の実現できる。
Further, the
また、情報提供装置10は、利用者Uの移動に関する状態であって、利用者Uが将来行う移動に関する状態を推定する。また、情報提供装置10は、所定の検出装置により検出された情報に基づいて、その情報が検出された際における利用者Uの移動に関する状態を推定する。このため、情報提供装置10は、利用者Uの状態に応じた適切なタイミングで、処理を提供することができるので、処理の精度を向上させることができる。
In addition, the
以上、本願の実施形態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。 As described above, some of the embodiments of the present application have been described in detail based on the drawings. It is possible to carry out the invention in other forms with modifications.
また、上記してきた「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、推定部は、推定手段や推定回路に読み替えることができる。 Also, the "section, module, unit" described above can be read as "means" or "circuit". For example, the estimating unit can be read as estimating means or an estimating circuit.
10 情報提供装置
20 通信部
30 記憶部
31 利用者データベース
32 経路検索ログデータベース
40 制御部
41 取得部
42 推定部
43 決定部
44 提供部
100 端末装置
200 検索サーバ
300 外部サーバ
10
Claims (16)
前記推定部による第2推定処理の結果に応じて、前記利用者に対して提供する情報の内容を決定する決定部と
を有することを特徴とする決定装置。 A history of location information detected by a detection device that detects the location of a terminal device used by a user, and a departure point and a destination in the movement pattern of the user based on the route search history entered by the user. A first estimation process for estimating in advance the purpose of the user's movement from the departure point to the destination in the pattern based on the relationship between and the pattern indicated by the latest position information based on the latest position information an estimation unit that executes a second estimation process for estimating the purpose of movement estimated in advance as the purpose of movement of the user;
and a determination unit that determines content of information to be provided to the user according to a result of second estimation processing by the estimation unit.
ことを特徴とする請求項1に記載の決定装置。 The estimation unit estimates the destination, the movement route, or the movement mode based on the position information indicating the position detected by the terminal device used by the user as the information detected by the detection device, and estimates an estimation result. The decision device of claim 1, wherein the purpose of the movement is estimated based on:
ことを特徴とする請求項1または2に記載の決定装置。 The estimating unit further estimates the destination, the travel route, or the mode of travel based on the behavior pattern of the user, and estimates the purpose of the travel based on the estimation result. Item 3. The determination device according to item 1 or 2.
ことを特徴とする請求項3に記載の決定装置。 The estimation unit further estimates the destination, the movement route, or the movement mode based on a pattern related to the behavior of the user, which is based on a history of information related to the user, and uses the estimation result as 4. The apparatus of claim 3, wherein the purpose of the movement is estimated based on.
ことを特徴とする請求項3または4に記載の決定装置。 The determination device according to claim 3 or 4, wherein the estimation unit further estimates the destination, the travel route, or the travel mode based on a pattern of the user's daily behavior. .
ことを特徴とする請求項3~5のうちいずれか1つに記載の決定装置。 The estimating unit further determines the destination, the travel route, or the travel mode based on patterns of the departure place, the destination, and the time zone when the user travels, as the behavior pattern of the user. The decision device according to any one of claims 3 to 5, characterized in that it estimates
ことを特徴とする請求項1~6のうちいずれか1つに記載の決定装置。 7. The estimating unit according to any one of claims 1 to 6, wherein the estimating unit estimates a final destination of the user and a stay point where the user stays before reaching the destination. decision device.
ことを特徴とする請求項1~7のうちいずれか1つに記載の決定装置。 The method according to any one of claims 1 to 7, wherein the estimation unit further estimates whether or not the user has started to move to the destination, or whether or not the user has arrived at the destination. A decision device according to any one of the preceding claims.
ことを特徴とする請求項1~8のうちいずれか1つに記載の決定装置。 The determination device according to any one of claims 1 to 8, wherein the determination unit determines the timing of providing the information to the user.
ことを特徴とする請求項9に記載の決定装置。 10. The method according to claim 9, wherein the determining unit determines the timing of providing the information to the user based on the result of estimation by the estimating unit and the state of the user's ability to move. decision device.
ことを特徴とする請求項1~10のうちいずれか1つに記載の決定装置。 The determination device according to any one of claims 1 to 10, wherein the determination unit determines content of information to be provided to the user.
ことを特徴とする請求項1~11のうちいずれか1つに記載の決定装置。 The determination unit determines the content of information to be provided to the user based on the result of estimation by the estimation unit and the situation on the movement route along which the user moves. 12. A decision device according to any one of 1 to 11.
ことを特徴とする請求項1~12のうちいずれか1つに記載の決定装置。 The estimating unit estimates the user's destination, the user's moving route, or the user's moving mode, which is a state related to the user's movement and is linked to the future movement of the user. , the purpose of the movement is estimated based on the estimation result.
ことを特徴とする請求項1~13のうちいずれか1つに記載の決定装置。 The estimating unit estimates the state of movement of the user when the information is detected based on the information detected by a predetermined detection device, and estimates the purpose of the movement based on the estimation result. A decision device according to any one of claims 1 to 13, characterized in that:
利用者が使用する端末装置の位置を検出する検出装置により検出された位置情報の履歴と、前記利用者が入力した経路検索の履歴に基づく前記利用者の移動のパターンにおける出発地と目的地との関係性とに基づいて、当該パターンにおいて前記利用者が出発地から目的地まで移動する目的をあらかじめ推定する第1推定処理と、最新の位置情報に基づいて、前記最新の位置情報が示すパターンにおいてあらかじめ推定された移動の目的を当該利用者の移動の目的として推定する第2推定処理とを実行する推定工程と、
前記推定工程による第2推定処理の結果に応じて、前記利用者に対して提供する情報の内容を決定する決定工程と
を含むことを特徴とする決定方法。 A decision method executed by a decision device,
A history of location information detected by a detection device that detects the location of a terminal device used by a user, and a departure point and a destination in the movement pattern of the user based on the route search history entered by the user. A first estimation process for estimating in advance the purpose of the user's movement from the departure point to the destination in the pattern based on the relationship between and the pattern indicated by the latest position information based on the latest position information an estimation step of performing a second estimation process of estimating the purpose of movement estimated in advance as the purpose of movement of the user;
and a determining step of determining the content of the information to be provided to the user according to the result of the second estimating process by the estimating step.
前記推定手順による第2推定処理の結果に応じて、前記利用者に対して提供する情報の内容を決定する決定手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする決定プログラム。 A history of location information detected by a detection device that detects the location of a terminal device used by a user, and a departure point and a destination in the movement pattern of the user based on the route search history entered by the user. A first estimation process for estimating in advance the purpose of the user's movement from the departure point to the destination in the pattern based on the relationship between and the pattern indicated by the latest position information based on the latest position information an estimation procedure for executing a second estimation process for estimating the purpose of movement estimated in advance as the purpose of movement of the user;
A determination program for causing a computer to execute a determination procedure for determining the content of information to be provided to the user according to a result of a second estimation process by the estimation procedure.
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C13 | Notice of reasons for refusal |
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C22 | Notice of designation (change) of administrative judge |
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