JP7138687B2 - 推定装置、推定方法及び推定プログラム - Google Patents
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Description
また、個人の機械学習モデルを作成し、そのモデルから推奨行動を提供するシステム等が考案されている。
まず、図1を参照して、実施形態に係る推定処理の一例について説明する。図1は、利用者の位置情報及び行動情報に基づいて、利用者の行動態様及び感情を推定し、推定した行動態様及び感情に基づいて、利用者に配信するコンテンツを決定する推定処理の一例を示す図である。なお、図1に示す例では、実施形態に係る推定システム1によって、利用者の位置情報及び行動情報に基づいて、利用者の行動態様及び感情を推定し、推定した行動態様及び感情に基づいて、利用者に配信するコンテンツを決定する推定処理の実施形態について記載した。
図1の例では、まず、端末装置10は、端末装置10に搭載されているGPSユニットを用いて、利用者の位置情報を取得する(ステップS10、S20)。具体的には、端末装置10は、時刻、緯度、経度のデータを所定の時間間隔で取得する。また、端末装置10は、端末装置10に搭載されているジャイロセンサー、加速度計等を用いて、利用者の行動情報である利用者の動きを取得する(ステップS10、S20)。具体的には、端末装置10は、加速度計、ジャイロセンサー、磁気センサー等のデータを所定の時間間隔で取得する。次いで、端末装置10は、利用者の位置情報及び行動情報を推定装置100に送信する(ステップS11、S21)。これにより、推定装置100は、利用者についての位置情報、行動情報を取得する(ステップS31)。
本実施形態における行動態様とは、利用者が所定の場所に滞在している、利用者が所定の交通機関を使って移動している等の具体的な利用者の行動の状態である。例えば、行動態様とは、(いつ)、(どこで(へ))、(誰と)、(どのように)、(何をする)という利用者の具体的な行動の状態である。端末装置10が取得した位置情報や加速度情報等が所定の数値の範囲内の場合、例えば、推定装置100は、利用者は在宅しているという行動態様を推定する(ステップS32)。例えば、利用者が、端末装置10のナビアプリにおいて出発地、目的地、出発時刻等を入力している場合、推定装置100は、利用者の利用する交通機関、行き先を取得し、利用者が所定の場所から所定の場所へ、所定の交通機関を利用して目的地へ行くという行動態様を推定する(ステップS32)。
感情とは、特定の主題やトピックに対して個人がどのように感じているかを表すために使われる主観的な表現である。本実施形態では、感情の対象は、物、コンセプト、イベント、人物等である。例えば、感情とは、具体的に、好き、嫌い、熱い、冷たい、楽しい、悲しい等である。通常、感情スコアは、極性と強度の2つの要素から構成される。感情の極性は、感情の方向性であり、「ネガティブ」から「ポジティブ」までを示す。また、感情の強度は、感情の強さであり、「低い」から「高い」までを表す。例えば、推定装置100は、機械学習モデルにおいて、感情の方向性に着目し、「ポジティブ」「ニュートラル」「ネガティブ」を判断し、分類する。一般的には、感情分析には、ルールベース(セマンティック)アプローチ、自動アプローチ等が採用される。本願実施形態では、これらについては、既存の手法を用いてもよい。
推定装置100は、利用者の行動態様と感情と感覚とに基づいて、利用者の行動の状態を占めす行動コンテキストを生成する(ステップS34)。本実施形態における行動コンテキストとは、利用者の行動態様と感情と感覚とを組み合わせたデータであり、利用者に配信するコンテンツを決定する際に基準となるデータである。図4に、行動コンテキストのデータ構造の一例を示す。図4において、例えば、利用者ID、行動コンテキストID、行動態様ID、感情ID、感覚ID等を記憶しておく。具体的には、行動態様は、(いつ)、(どこで(へ))、(誰と)、(どのように)、(何をする)等からなる態様であり、行動態様に、利用者が投稿したSNS情報等から取得した感情と感覚を組み合わせて行動コンテキストを生成する。
推定装置100は、行動コンテキストから各種コンテンツを取得できるようにコンテンツを記憶する。例えば、推定装置100は、まず、行動コンテキストにおける(何をする)に着目してコンテンツを検索する。
次に、図5を参照して、実施形態に係る推定装置100の構成例について説明する。図5は、実施形態に係る推定装置100の構成例を示す図である。図5に示すように、推定装置100は、通信部210と、記憶部220と、制御部230とを有する。なお、推定装置100は、推定装置100を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
通信部210は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。通信部210は、ネットワーク網と有線又は無線により接続され、ネットワーク網を介して、端末装置10との間で情報の送受信を行う。
記憶部220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。図5に示すように、記憶部220は、行動態様・感情データ記憶部221と、感覚データ記憶部222と、行動コンテキスト記憶部223、コンテンツデータ記憶部224とを有する。
行動態様・感情データ記憶部221では、例えば、図2に示すように、行動態様ID「ACTION_ID_00」、感情ID「feeling_ID_00」、汎用的感情「楽しい」、感情の方向性「positive_00」、感情の強さ「高」とが対応付けられて記憶されている。例えば、行動態様ID「ACTION_ID_00」に係る感情が汎用的感情「楽しい」であり、感情の方向性がポジティブであり、感情の強さが「高」である旨を示す。感情の強さは、所定の範囲の値をとり得るような数値であってもよい。行動態様については、一般的な感情である汎用的感情を初期値として設定しておき、機械学習を進める過程で感情の方向性、感情の強さを変化させてもよい。
感覚データ記憶部222では、例えば、図3に示すように、感覚ID「sensation_ID_00」、汎用的感覚「ワクワク」、スコア「score_00」とが対応づけられて記憶されている。例えば、感覚ID「sensation_ID_00」に係る感覚が、汎用的感覚「ワクワク」であり、スコア「score_00」を取り得る旨を示す。感情と感覚の関係については、感情の強弱、方向性は、感覚に左右されるため、感覚IDにスコアを設け、感情の強弱を数値で表した際、スコアを用いて調整できるようにしてもよい。
行動コンテキスト記憶部223では、例えば、図4に示すように、利用者ID「user_ID_00」、行動コンテキストID「act_context_ID_00」、行動態様ID「action_ID_00」、感情ID「feeling_ID_00」、感覚ID「sensation_ID_00」とが対応付けられて記憶されている。例えば、利用者ID「user_ID_00」の行動コンテキストが、行動コンテキストID「act_context_ID_00」であり、その行動態様、感情、感覚が、それぞれ「action_ID_00」、「feeling_ID_00」、「sensation_ID_00」である旨を示す。推定装置100は、この行動コンテキストに基づいて、利用者に配信するコンテンツを決定する。
コンテンツデータ記憶部224は、利用者に配信するコンテンツを記憶する。コンテンツデータ記憶部224では、コンテンツについて、映画、ショッピング、アウトドア等のカテゴリを設け、カテゴリ毎にコンテンツを記憶する。例えば、コンテンツデータ記憶部224は、推定部232が生成した行動コンテキストに基づいて、まず、行動コンテキストに含まれている「何をする」に着目し、カテゴリ毎のコンテンツを検索できるようにコンテンツを記憶する。そして、コンテンツデータ記憶部224は、行動コンテキストにおける「何をする」以外の、(いつ)、(どこで(へ))、(誰と)、(どのように)に係るキーワードを用いて、さらに精度を上げて、コンテンツを検索できるようにコンテンツを記憶する。
制御部230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、推定装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(推定プログラムの一例に相当)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230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。
取得部231は、利用者の端末装置10を介して、利用者の位置及び時刻情報、加速度情報等を取得する。例えば、取得部231は、端末装置10が備えるGPSユニット、加速度計、ジャイロセンサー、磁気センサーのデータを取得する。また、例えば、取得部231は、端末装置10にインストールされているカーナビや乗換案内アプリにおける出発地、目的地、経路等のデータを取得する。さらに、例えば、取得部231は、SNSサーバ等から利用者の行動に係るSNS情報等、一般的な検索エンジン等を用いた検索結果等を取得する。
推定部232は、利用者の端末装置10を介して取得された位置情報と行動情報に基づいて、利用者の行動態様を推定する。具体的には、(いつ)、(どこで(へ))、(誰と)、(どのように)、(何をする)という利用者の具体的な行動の状態を、利用者の行動態様として推定する。例えば、端末装置10が取得した位置情報や加速度情報等が所定の数値の範囲内の場合、推定装置100は、利用者は在宅しているという行動態様を推定する。例えば、利用者が、端末装置10のナビアプリにおいて出発地、目的地、出発時刻等を入力している場合、推定装置100は、利用者の利用する交通機関、行き先を取得し、利用者が所定の場所から所定の場所へ、所定の交通機関を利用して目的地へ行くという行動態様を推定する。例えば、複数の利用者の上記のデータが近似している場合、推定装置100は、SNS情報等を考慮して、それらの利用者は、行動を共にしていると推定する。推定部232は、端末装置10だけでは、利用者の行動態様を取得しきれない場合があるため、利用者が投稿したSNS情報や入力した検索クエリ等を基に、利用者の行動態様を推定する。
決定部233は、推定部232が生成した行動コンテキストに基づいて、コンテンツを検索するためのコンテンツIDを生成する。決定部233は、コンテンツIDを用いて、例えば、映画コンテンツ、ショッピングコンテンツ、アウトドアコンテンツから利用者に適したコンテンツを検索する。さらに、決定部233は、行動コンテキストに含まれている利用者の(いつ)、(どこで(へ))、(誰と)、(どのように)に係るワード、感情や感覚に基づいて、コンテンツ内のジャンルを検索し、決定する。決定部233は、配信候補となる複数のコンテンツを決定してもよい。
配信部234は、決定部により決定されたコンテンツを、利用者に配信する。配信部234は、コンテンツ配信の際、いくつかの候補として推定されたコンテンツも合わせて、利用者が選択できるように配信してもよい。
次に、実施形態に係る推定装置100による推定処理の手順について説明する。
図7は、実施形態に係る推定装置100が、利用者の位置情報と行動情報を取得し、利用者の行動コンテキストを生成し、利用者に配信するコンテンツを決定し、利用者にコンテンツを配信する処理手順を示すフローチャートである。
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一部を手動的に行うこともできる。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。
また、上述してきた実施形態に係る推定装置100は、例えば図8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8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。
上述してきたように、実施形態に係る推定装置100は、取得部231と、推定部232、決定部233、配信部234とを有する。
10 端末装置
100 推定装置
210 通信部
220 記憶部
221 行動態様・感情データ記憶部
222 感覚データ記憶部
223 行動コンテキスト記憶部
224 コンテンツデータ記憶部
230 制御部
231 取得部
232 推定部
233 決定部
234 配信部
Claims (6)
- 利用者の所有する端末装置から前記利用者の位置情報及び行動情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記位置情報及び前記行動情報に基づいて、前記利用者の行動態様及び感情を推定し、前記利用者が所定の行動に伴い感じている感覚を推定する推定部と、
前記推定部により推定された前記行動態様と前記感情と前記感覚とに基づいて、前記利用者に配信するコンテンツを決定する決定部と
を有し、
前記推定部は、前記利用者の前記行動情報に基づいて、前記利用者が日常又は非日常の状態であるかを推定し、前記状態に基づいて、前記利用者の行動態様と感情と感覚とを推定する
ことを特徴とする推定装置。 - 前記取得部は、前記利用者が閲覧した閲覧情報、前記利用者が投稿した投稿情報又は前記利用者が入力した検索クエリを取得し、
前記推定部は、前記利用者に係る前記閲覧情報、投稿情報又は検索クエリに基づいて、前記利用者の感情及び感覚を推定する
ことを特徴とする請求項1に記載の推定装置。 - 前記推定部は、前記行動態様と前記感情と前記感覚とに基づいて、前記利用者の状態を示す行動コンテキストを生成し、
前記決定部は、前記行動コンテキストに基づいて、前記利用者に配信するコンテンツを決定する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の推定装置。 - 前記取得部は、前記利用者の過去の位置情報及び行動情報とともに、当該位置情報及び行動情報が取得された際における当該利用者の行動態様及び感情を取得し、
前記推定部は、前記利用者の過去の位置情報及び行動情報と当該位置情報及び行動情報が取得された際における当該利用者の行動態様と感情との関係性に基づいて、前記利用者の位置情報及び行動情報から前記利用者の現在の行動態様及び感情を推定する、
ことを特徴とする請求項1~3のうちいずれか一つに記載の推定装置。 - コンピュータが実行する推定方法であって、
利用者の所有する端末装置から前記利用者の位置情報及び行動情報を取得する取得工程と、
前記取得工程が取得した前記位置情報及び前記行動情報に基づいて、前記利用者の行動態様及び感情を推定し、前記利用者が所定の行動に伴い感じている感覚を推定する推定工程と、
前記推定工程により推定された前記行動態様と前記感情と前記感覚とに基づいて、前記利用者に配信するコンテンツを決定する決定工程と
を含み、
前記推定工程は、前記利用者の前記行動情報に基づいて、前記利用者が日常又は非日常の状態であるかを推定し、前記状態に基づいて、前記利用者の行動態様と感情と感覚とを推定する
ことを含むことを特徴とする推定方法。 - 利用者の所有する端末装置から前記利用者の位置情報及び行動情報を取得する取得手順と、
前記取得手順が取得した前記位置情報及び前記行動情報に基づいて、前記利用者の行動態様及び感情を推定し、前記利用者が所定の行動に伴い感じている感覚を推定する推定手順と、
前記推定手順により推定された前記行動態様と前記感情と前記感覚とに基づいて、前記利用者に配信するコンテンツを決定する決定手順と
をコンピュータに実行させ、
前記推定手順は、前記利用者の前記行動情報に基づいて、前記利用者が日常又は非日常の状態であるかを推定し、前記状態に基づいて、前記利用者の行動態様と感情と感覚とを推定する
ことをコンピュータに実行させることを特徴とする推定プログラム。
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