JP7142058B2 - 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。

従来、ユーザが所有する端末装置から位置情報を取得し、取得した位置情報に基づいて各種情報処理を行う技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００２－２７９２８５号公報

ここで、位置情報は、ユーザが移動した時に端末装置からサーバへ送信される場合がある。このため、例えば、ユーザが職場等の同一ビル内に滞在している間は位置情報を検知するもののサーバへは送信されないという事態が起こり得る。つまり、ユーザがビルを出るまで、端末装置で検知した位置情報の送信が遅延するおそれがある。このような課題は、位置情報に限らず、所定の条件を満たした際に端末装置からサーバ装置へ送信される情報であれば共通して起こり得る。

例えば、ユーザに対してニュース等の号外通知が送信された場合に、かかる号外通知に対するユーザの応答が集中することで、サーバの処理負荷が大きくなることで遅延が発生するおそれがある。つまり、端末側では情報を正常に送信したものの、サーバ側の原因で遅延が発生するおそれがあった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、端末装置から送信される情報の遅延状況を高精度に推定することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、収集部と、推定部とを備える。前記収集部は、所定の処理に用いられる情報であって、ユーザが所有する端末装置により検知され当該端末装置から送信される端末送信情報を収集する。前記推定部は、前記収集部によって収集された前記端末送信情報の履歴である履歴情報に基づいて、前記端末装置が検知してから前記所定の処理に利用可能となるまでの遅延状況を推定する。

実施形態の一態様によれば、端末装置から送信される情報の遅延状況を高精度に推定することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成を示す図である。 図３は、実施形態に係るユーザ端末の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図５は、ユーザ情報の一例を示す図である。 図６は、履歴情報の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理の手順を示すフローチャートである。 図８は、実施形態に係る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。

以下に、本願に係る情報処理装置、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。

（実施形態）
〔情報処理の概要〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す図である。

図１では、ユーザが所有する端末装置１００と、情報処理装置１とを示している。実施形態に係る情報処理方法は、情報処理装置１によって実行される。具体的には、情報処理方法では、過去に端末装置１００から収集した端末送信情報の履歴を元に、端末送信情報の遅延状況を推定する。

なお、遅延状況は、最新の端末送信情報の遅延状況や、過去に収集した端末送信情報の遅延状況を含む。また、遅延状況は、例えば、遅延している端末送信情報の数（あるいは率）を示す遅延数（あるいは遅延率）である。具体的には、遅延数は、端末装置１００から送信されたにもかかわらず情報処理装置１側で端末送信情報を受信（収集）できていない端末送信情報の数や、端末装置１００により検知されたにもかかわらず端末装置１００が送信できていない端末送信情報の数である。

なお、図１では、端末送信情報の一例として、ユーザの位置情報を収集し、かかる位置情報の遅延状況を推定する場合について説明する。

ここで、従来技術では、位置情報は、ユーザが移動した時（移動距離が所定値以上の時）に端末装置からサーバへ送信される場合がある。このため、例えば、ユーザが職場等の同一ビル内に滞在している間は位置情報を検知するもののサーバへは送信されないという事態が起こり得る。つまり、ユーザがビルを出るまで、端末装置で検知した位置情報が送信されないため、サーバが収集する位置情報に遅延が生じるおそれがある。このような遅延により、従来は、位置情報の正確な数をサーバがリアルタイムに把握することが難しかった。

例えば、ユーザに対してニュース等の号外通知が送信された場合に、かかる号外通知に対するユーザの応答が集中することで、サーバの処理負荷が大きくなることで遅延が発生するおそれがある。つまり、端末側では情報を正常に送信したものの、サーバ側の原因で遅延が発生するおそれがあった。

そこで、実施形態に係る情報処理方法では、過去に収集した位置情報の収集状況に基づいて、位置情報の遅延状況を推定する。

具体的には、まず、情報処理方法では、各ユーザが所有する端末装置１００から位置情報を収集する（ステップＳ１）。そして、情報処理方法では、収集した位置情報を日時毎や、地域（ビル等の建物を含む）毎、曜日毎に集計する。図１では、集計結果として、特定の日時、地域、曜日における位置情報の数が１００データ（図１に示す「今回」）であったとする。なお、情報処理方法は、さらに、ユーザのコンテキスト毎に位置情報を集計してもよい。

つづいて、情報処理方法では、過去の位置情報の履歴である履歴情報に基づいて、今回の位置情報の遅延状況を推定する（ステップＳ２）。例えば、履歴情報の中から、今回の収集条件と同条件、すなわち、上記した特定の日時、地域、曜日における位置情報を抽出する。図１では、履歴情報から抽出された特定の日時、地域、曜日における位置情報の数が４００データ（図１に示す「過去」）であったとする。つまり、履歴情報に基づけば、上記した特定の日時、地域、曜日における位置情報が今回も約４００データが収集されるはずである。

しかしながら、図１に示すように、情報処理装置１は、今回、上記した特定の日時、地域、曜日における位置情報を１００データした収集できていない。すなわち、情報処理方法では、遅延状況として、上記した特定の日時、地域、曜日における位置情報が約３００データ遅延していると推定する。

すなわち、実施形態に係る情報処理方法では、履歴情報に基づいて、過去に同条件で収集した場合の端末送信情報の数を今回収集されるべき端末送信情報の数として予測し、予測した数と、今回実際に収集した数との比較結果に基づいて遅延状況を推定する。

このように、履歴情報を用いることで、端末装置１００から送信される情報の遅延状況を高精度に推定することができる。この結果、例えば、特定の日時、地域、曜日における位置情報の遅延数を推定できるため、かかる遅延数を考慮することで、位置情報の正確な数をリアルタイムに把握することができる。

なお、図１では、特定の日時、地域、曜日における過去の位置情報の数と、今回の位置情報の数との比較結果により遅延状況を推定する場合を示したが、例えば、履歴情報に基づいて、収集した位置情報の数と、遅延した位置情報の数との比を予め算出しておき、かかる比に基づいて、今回の位置情報の遅延数を推定してもよい。

具体的には、情報処理方法では、上記した比が３：１であり、今回収集した位置情報の数が１００データであった場合、遅延数が３００データであると推定する。

なお、詳細は後述するが、実施形態に係る情報処理方法では、履歴情報に基づき、ユーザの属性毎や、端末送信情報が送信され地域毎、時間毎、曜日毎に収集されるべき端末送信情報の数を予測することで、ユーザの属性毎、地域毎、時間毎、曜日毎に遅延状況を推定することができる。

また、実施形態に係る情報処理方法では、履歴情報に基づいて、遅延状況の周期性を推定してもよい。例えば、情報処理方法では、ユーザの職種の情報に基づいて、昼間が夜間よりも遅延数が多い（あるいは少ない）といった周期性や、月曜日から木曜日までは職場における遅延数が多く、金曜日は居酒屋における遅延数が多いといった周期性を推定してもよい。

また、実施形態に係る情報処理方法では、号外通知等の不定期に配信される配信情報や、ＳＮＳ等で話題となる（バズる）イベント情報を検出し、かかる情報に基づいて、予測される収集数を補正する処理を行うこともできる。

また、詳細は後述するが、実施形態に係る情報処理方法では、日時毎や、地域（ビル等の建物を含む）毎、曜日毎、ユーザのコンテキスト毎に遅延状況を推定することで、遅延原因を推定することも可能である。

〔情報処理システム〕
次に、図２を用いて、上記の情報処理装置１を含む情報処理システムについて説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムＳの構成を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳには、情報処理装置１と、複数台のユーザ端末１００とが含まれる。これらの各種装置は、インターネット等の所定のネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。

情報処理装置１は、上述した情報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、情報処理装置１は、ユーザ端末１００から端末送信情報を収集する処理や、端末送信情報の履歴である履歴情報に基づいて端末送信情報の遅延状況を推定する処理等を実行する。

ユーザ端末１００は、ユーザによって利用される端末装置である。ユーザ端末１００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や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。

ユーザ端末１００は、自己が備えるセンサにより端末送信情報を検出する処理や、端末送信情報を情報処理装置１へ送信する処理を実行する。

〔ユーザ端末の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係るユーザ端末１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係るユーザ端末１００の構成例を示す図である。図３に示すように、ユーザ端末１００は、通信部２００と、制御部３００と、記憶部４００と、入力部５００と、表示部６００とを有する。

入力部５００は、ユーザから各種操作を受け付ける。例えば、入力部５００は、キーボードやマウス等で構成される。表示部６００は、各種情報を表示する。例えば、表示部６００は、液晶ディスプレイ等で構成される。

通信部２００は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部２００は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、情報処理装置１との間で情報の送受信を行う。

記憶部４００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。

（制御部）
制御部３００は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、端末装置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３００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３に示すように、制御部３００は、取得部３１０と、送信部３２０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。

（取得部）
取得部３１０は、ユーザ端末１００により検知された端末送信情報を取得する。例えば、端末送信情報には、ユーザに関する情報であり、ユーザの実際の行動に関する情報や、ユーザのネットワーク上での行動に関する情報等が含まれる。

ユーザの実際の行動に関する情報とは、例えば、ユーザの現在地を示す位置情報（あるいは位置情報の変遷）である。取得部３１０は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星の受信信号に基づき測位される位置や、ユーザの周辺に配置されたビーコンを利用した位置を位置情報として取得する。

また、ユーザのネットワーク上での行動に関する情報とは、例えば、所定の検索サービスにおける検索行動の情報（検索クエリ等）や、電子商取引サービスにおける購買行動に関する情報（購入した物品や、検索した物品等）、配信されたコンテンツに対するユーザの応答行動に関する情報（動画の視聴や、広告の閲覧、メールの開封等）である。

また、端末送信情報は、ユーザ端末１００が備える各種センサによって検知された情報であってもよい。かかる情報として、例えば、加速度センサや、ジャイロセンサ等により検知された情報等であってもよい。

（送信部）
送信部３２０は、取得部３１０が取得した端末送信情報を情報処理装置１へ送信する。送信部３２０による端末送信情報の送信タイミングは、任意であってよい。例えば、送信部３２０は、端末送信情報を取得する都度、情報処理装置１へ送信してもよく、一定間隔毎（例えば、１日毎）に端末送信情報をまとめて情報処理装置１へ送信してもよい。

また、送信部３２０は、所定の条件が満たされた際に端末送信情報を送信してもよい。例えば、送信部３２０は、端末送信情報が位置情報である場合、ユーザ端末１００の位置変化が所定値以上となった場合に、情報処理装置１へ送信する。また、送信部３２０は、端末送信情報が所定のセンサにより検出したセンサ情報である場合、かかるセンサの検出値が所定値以上である場合に、情報処理装置１へ送信する。

また、送信部３２０は、端末送信情報を送信する際、送信日時や、曜日、送信場所等の情報を紐付けて送信する。

〔情報処理装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る情報処理装置１の構成について説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置１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１は、通信部２と、制御部３と、記憶部４とを有する。

通信部２は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部２は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ユーザ端末１００との間で情報の送受信を行う。

記憶部４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４に示すように、記憶部４は、ユーザ情報４０と、履歴情報４１とを記憶する。

ユーザ情報４０は、ユーザに関する情報である。図５は、ユーザ情報４０の一例を示す図である。図５に示すように、ユーザ情報４０には、「ユーザＩＤ」、「ジオグラフィック属性」、「デモグラフィック属性」および「サイコグラフィック属性」等といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別する識別情報である。「ジオグラフィック属性」は、自宅の位置や、職場の位置、頻繁に利用する施設の位置等といったユーザの位置に関わる情報である。「デモグラフィック属性」は、年齢や、収入、職業等といったユーザの社会経済的な情報である。「サイコグラフィック属性」は、価値観や、ライフスタイル、性格、好み等といったユーザの心理学的な情報である。

履歴情報４１は、過去に収集した端末送信情報に関する情報である。図６は、履歴情報４１の一例を示す図である。図６に示すように、履歴情報４１には、「ユーザＩＤ」および「端末送信情報」といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別する識別情報である。「端末送信情報」は、収集部３０がユーザ端末１００から収集した各種の端末送信情報が含まれる情報である。

（制御部）
制御部３は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１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３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３は、収集部３０と、特定部３１と、推定部３２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。

（収集部）
収集部３０は、ユーザ端末１００から端末送信情報を収集する。ここで、端末送信情報を収集するとは、情報処理装置１で所定の処理に利用可能となることを指す。つまり、ユーザ端末１００から送信され、情報処理装置１側で端末送信情報を利用可能となった場合に収集が完了する。

換言すれば、端末送信情報がユーザ端末１００から送信されたたものの、ネットワークＮやサーバ装置（情報処理装置１）の負荷により端末送信情報を所定の処理に利用できない場合には、収集が完了していない状態となる。すなわち、かかる場合には、端末送信情報が遅延している状態となる。

収集部３０は、収集した端末送信情報を推定部３２へ出力するとともに、履歴情報４１として記憶部４に記憶する。

（特定部）
特定部３１は、記憶部４に記憶された履歴情報４１に基づいて、端末送信情報の過去の収集状況のパターンを示す収集パターンを特定する。例えば、特定部３１は、日付毎の収集パターンを特定する。具体的には、特定部３１は、日付や、時間帯、曜日、場所毎の収集パターンを特定する。

具体的には、特定部３１は、各年の○月○日の収集パターンや、毎週○曜日の収集パターン、○○地域の収集パターン等を特定する。

（推定部）
推定部３２は、履歴情報４１に基づいて、ユーザ端末１００が検知してから所定の処理に利用可能となるまでの端末送信情報の遅延状況を推定する。例えば、推定部３２は、遅延状況として、ユーザ端末１００が検知してから所定の処理に利用可能となっていない端末送信情報の数を示す遅延数を推定する。例えば、推定部３２は、遅延数の推定処理が行われる処理タイミングから所定の期間内に収集した端末送信情報の数に基づいて遅延数を推定する。

具体的には、推定部３２は、過去に４００個の位置情報を収集しているにも関わらず、１００個の位置情報しか収集できていない場合には、約３００個の位置情報に遅延が発生していると推定する。

なお、収集できていない端末送信情報とは、ユーザ端末１００から送信が完了しているものの、ネットワークＮの負荷等により情報処理装置１で利用可能となっていない状態や、ユーザ端末１００から送信されていない状態を含む。

また、推定部３２は、遅延数に代えて、遅延率を推定してもよい。具体的には、推定部３２は、過去に４００個の位置情報を収集しているにも関わらず、１００個の位置情報しか収集できていない場合には、収集すべき端末送信情報のうち７５％は遅延している（あるいは２５％は遅延していない）と推定する。

また、推定部３２は、遅延が発生する外的要因に関する情報を検出し、かかる情報に基づいて遅延状況を推定してもよい。例えば、推定部３２は、外部装置からユーザ端末１００に対して所定の配信情報（ニュースの号外等）が配信されたことを検出した場合、かかる配信情報に基づいて、遅延状況の推定結果を補正する。

具体的には、推定部３２は、３００個の端末送信情報に遅延が発生しているとの推定結果を例に挙げた場合において、かかる端末送信情報の収集タイミングの所定期間内に配信情報が配信されたことを検出した場合には、推定結果である３００個の遅延数を３００個よりも多い数（３５０個等）に補正する。

これは、ユーザが配信情報に対してなんらかの応答（検索行動や、配信情報の閲覧要求等）が集中することで、ネットワークＮや外部装置（情報処理装置１を含む）の負荷が増大してしまうため、通常より遅延数が増加する可能性が高いためである。

また、配信情報の他にも、推定部３２は、例えば、所定の情報サービス（ソーシャルネットワークサービス：ＳＮＳ等）において話題となるイベント情報を検出した場合、イベント情報に基づいて、遅延状況の推定結果を補正することもできる。

これは、イベント情報によりＳＮＳ等への書き込みが一時的に増大することで、ネットワークＮや外部装置の負荷が増大してしまい、通常より遅延数が増加する可能性が高いためである。

このように、配信情報やイベント情報に基づいて遅延状況の推定結果を補正することで、遅延状況を高精度に推定することができる。

また、推定部３２による遅延状況の推定処理の一例として、例えば、推定部３２は、特定部３１が履歴情報４１に基づき特定した過去の収集パターンに基づいて遅延状況を推定する。

具体的には、推定部３２は、今回収集した端末送信情報の収集状況が過去の収集パターンから逸脱する場合、今回収集した端末送信情報に遅延が発生していると推定する。

例えば、推定部３２は、履歴情報４１に基づき特定した過去の月曜日から金曜日までの収集パターンと、最新の月曜日から金曜日までの収集パターンとを比較し、遅延が発生している曜日を推定する。

また、推定部３２は、ユーザの属性毎に遅延状況を推定してもよい。ユーザの属性としては、例えば、ジオグラフィック属性、デモグラフィック属性、サイコグラフィック属性等がある。

また、推定部３２は、ユーザ端末１００により端末送信情報が送信された地域毎や、時間毎、曜日毎に遅延状況を推定してもよい。

また、推定部３２は、推定結果である遅延状況に基づいて、遅延原因を推定してもよい。例えば、推定部３２は、過去の推定結果である遅延状況と、最新の推定結果である遅延状況の比較結果に基づいて、最新の推定結果である遅延状況における遅延原因を推定する。

具体的には、推定部３２は、過去の遅延数よりも最新の遅延数が多い場合には、新たな遅延原因が生じていることを推定する。また、推定部３２は、例えば、遅延原因に関する情報（例えば、ニュースの号外等）を外部装置から取得し、遅延原因の内容を推定してもよい。

また、推定部３２は、ユーザのコンテキスト毎（例えば、属性毎や、ユーザの状況毎、デバイス毎）に遅延状況を推定し、ユーザのコンテキスト毎に遅延原因を推定してもよい。具体的には、推定部３２は、ユーザの属性に紐づく情報（特定の属性が反応しやすいニュース等）を遅延原因の内容として推定する。

例えば、推定部３２は、２０代のユーザの遅延数が多い場合には、２０代が興味を持つイベントの発生が遅延原因であると推定する。かかる場合、推定部３２は、ニュース等の情報から、かかるイベントに関連するイベント情報を検出し、検出したイベント情報を遅延原因として紐付ける処理等を行う。

例えば、推定部３２は、特定の地域に所在するユーザの遅延数が多い場合には、かかる地域を通信エリアとする基地局の混雑が遅延原因であると推定する。

また、推定部３２は、ユーザが所有する端末装置１００のデバイスコンテキスト毎（例えば、オペレーティングシステムの種別毎）に遅延状況を推定し、かかる推定結果からデバイスコンテキスト毎の遅延原因を推定してもよい。

〔処理手順〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る情報処理装置１が実行する処理の手順について説明する。図７は、実施形態に係る情報処理装置１が実行する処理の手順を示すフローチャートである。

図７に示すように、まず、収集部３０は、今回の端末送信情報を収集する（ステップＳ１０１）。

続いて、特定部３１は、履歴情報４１に基づいて、過去の端末送信情報の収集状況のあターンを示す収集パターンを特定する（ステップＳ１０２）。

続いて、推定部３２は、今回の端末送信情報の収集状況が、特定した過去の収集パターンから逸脱する場合（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、今回の端末送信情報に遅延が発生していると推定し（ステップＳ１０４）、処理を終了する。

一方、推定部３２は、今回の端末送信情報の収集状況が、特定した過去の収集パターンから逸脱していない場合（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、今回の端末送信情報に遅延が発生していないと推定し（ステップＳ１０５）、処理を終了する。

〔効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、収集部３０と、推定部３２とを備える。収集部３０は、所定の処理に用いられる情報であって、ユーザが所有する端末装置により検知され当該端末装置１００から送信される端末送信情報を収集する。推定部３２は、収集部３０によって収集された端末送信情報の履歴である履歴情報４１に基づいて、端末装置１００が検知してから所定の処理に利用可能となるまでの遅延状況を推定する。

これにより、端末装置１００から送信される情報の遅延状況を高精度に推定することができる。

また、推定部３２は、ユーザの属性毎に遅延状況を推定する。

これにより、ユーザの属性毎に遅延状況を高精度に推定することができる。

また、推定部３２は、端末装置１００により端末送信情報が送信された地域毎に遅延状況を推定する。

これにより、端末送信情報が送信された地域毎に遅延状況を高精度に推定することができる。

また、推定部３２は、端末装置１００により端末送信情報が送信された時間毎に遅延状況を推定する。

これにより、端末送信情報が送信された時間毎に遅延状況を推定することができる。

また、推定部３２は、端末装置１００により端末送信情報が送信された曜日毎に遅延状況を推定する。

これにより、端末送信情報が送信された曜日毎に遅延状況を推定することができる。

また、推定部３２は、遅延状況として、端末装置１００が検知してから所定の処理に利用可能となっていない端末送信情報の数を示す遅延数を推定する。

これにより、遅延状況として、端末送信情報の遅延数を高精度に推定することができる。

また、推定部３２は、遅延数を推定する推定処理が行われる処理タイミングから所定の期間内において収集部３０が収集した端末送信情報の遅延数を推定する。

これにより、所定期間内における遅延数を高精度に推定することができる。

また、推定部３２は、所定の処理に利用可能となっていない遅延数として、収集部３０によって収集されていない端末送信情報の数を推定する。

これにより、遅延数を高精度に推定することができる。

また、情報処理装置１は、履歴情報４１に基づいて、端末送信情報の過去の収集状況のパターンを示す収集パターンを特定する特定部３１をさらに備える。推定部３２は、収集部３０によって収集された今回の端末送信情報の収集状況が収集パターンから逸脱した場合に、端末送信情報の収集が遅延していると推定する。

これにより、遅延状況を高精度に推定することができる。

また、推定部３２は、外部装置から端末装置１００に対して所定の配信情報が配信されたことを検出した場合、当該配信情報に基づいて、遅延状況の推定結果を補正する。

これにより、遅延状況の推定結果の精度を向上させることができる。

また、推定部３２は、所定の情報サービスにおいて話題となるイベント情報を検出した場合、当該イベント情報に基づいて、遅延状況の推定結果を補正する。

これにより、遅延状況の推定結果の精度を向上させることができる。

また、推定部３２は、過去の推定結果である遅延状況と、最新の推定結果である遅延状況との比較結果に基づいて、最新の推定結果である遅延状況における遅延原因を推定する。

これにより、遅延原因を高精度に推定することができる。

また、端末送信情報は、所定の条件が満たされた際に端末装置１００から送信される情報である。

これにより、所定の条件が満たされていないことを遅延原因とする遅延状況を高精度に推定することができる。

また、端末送信情報は、端末装置１００の位置情報であり、端末装置１００の位置変化が所定値以上となった場合に送信される情報である。

これにより、位置変化が無い（所定値未満）ことを遅延原因とする遅延状況を高精度に推定することができる。

〔プログラム〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１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、実施形態に係る情報処理装置１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、及び、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、ネットワーク（例えば、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ＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、ネットワークＮ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といった入出力装置を制御する。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が実施形態に係る情報処理装置１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３の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部４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、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。

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。

〔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。

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。

また、上述してきた実施形態に記載した各処理は、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。

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、収集部３０は、収集手段や収集回路に読み替えることができる。

１ 情報処理装置
２、２００ 通信部
３、３００ 制御部
４、４００ 記憶部
３０ 収集部
３１ 特定部
３２ 推定部
４０ ユーザ情報
４１ 履歴情報
１００ 端末装置（ユーザ端末）
３１０ 取得部
３２０ 送信部
５００ 入力部
６００ 表示部
Ｓ 情報処理システム

Claims (16)

1. 所定の処理に用いられる情報であって、ユーザが所有する端末装置により検知され当該端末装置から送信される端末送信情報を収集する収集部と、
   前記収集部によって収集された前記端末送信情報の履歴である履歴情報に基づいて、前記端末装置が検知してから前記所定の処理に利用可能となるまでの遅延状況を推定する推定部と、
   を備え、
   前記推定部は、
   前記端末送信情報の遅延が発生する外的要因に関する情報を検出した場合、当該情報に基づいて、前記遅延状況の推定結果を補正すること
   を特徴とする情報処理装置。
2. 前記推定部は、
   前記ユーザの属性毎に前記遅延状況を推定すること
   を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記推定部は、
   前記端末装置により前記端末送信情報が送信された地域毎に前記遅延状況を推定すること
   を特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記推定部は、
   前記端末装置により前記端末送信情報が送信された時間毎に前記遅延状況を推定すること
   を特徴とする請求項１～３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
5. 前記推定部は、
   前記端末装置により前記端末送信情報が送信された曜日毎に前記遅延状況を推定すること
   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. 前記推定部は、
   前記遅延状況として、前記端末装置が検知してから前記所定の処理に利用可能となっていない前記端末送信情報の数を示す遅延数を推定すること
   を特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
7. 前記推定部は、
   前記遅延数を推定する推定処理が行われる処理タイミングから所定の期間内において前記収集部が収集した前記端末送信情報の前記遅延数を推定すること
   を特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記推定部は、
   前記所定の処理に利用可能となっていない前記遅延数として、前記収集部によって収集されていない前記端末送信情報の数を推定すること
   を特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
9. 前記履歴情報に基づいて、前記端末送信情報の過去の収集状況のパターンを示す収集パターンを特定する特定部をさらに備え、
   前記推定部は、
   前記収集部によって収集された今回の前記端末送信情報の収集状況が前記収集パターンから逸脱した場合に、前記端末送信情報の収集が遅延していると推定すること
   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、
    外部装置から前記端末装置に対して所定の配信情報が配信されたことを検出した場合、当該配信情報に基づいて、前記遅延状況の推定結果を補正すること
    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. 前記推定部は、
    所定の情報サービスにおいて話題となるイベント情報を検出した場合、当該イベント情報に基づいて、前記遅延状況の推定結果を補正すること
    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. 前記推定部は、
    過去の推定結果である前記遅延状況と、最新の推定結果である前記遅延状況との比較結果に基づいて、最新の推定結果である前記遅延状況における遅延原因を推定すること
    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. 前記端末送信情報は、
    所定の条件が満たされた際に前記端末装置から送信される情報であること
    を特徴とする請求項１～１２のいずれか１つに記載の情報処理装置。
14. 前記端末送信情報は、
    前記端末装置の位置情報であり、前記端末装置の位置変化が所定値以上となった場合に送信される情報であること
    を特徴とする請求項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、
    所定の処理に用いられる情報であって、ユーザが所有する端末装置により検知され当該端末装置から送信される端末送信情報を収集する収集工程と、
    収集された前記端末送信情報の履歴である履歴情報に基づいて、前記端末装置が検知してから前記所定の処理に利用可能となるまでの遅延状況を推定する推定工程と、
    を含み、
    前記推定工程は、
    前記端末送信情報の遅延が発生する外的要因に関する情報を検出した場合、当該情報に基づいて、前記遅延状況の推定結果を補正すること
    を特徴とする情報処理方法。
16. 所定の処理に用いられる情報であって、ユーザが所有する端末装置により検知され当該端末装置から送信される端末送信情報を収集する収集手順と、
    収集された前記端末送信情報の履歴である履歴情報に基づいて、前記端末装置が検知してから前記所定の処理に利用可能となるまでの遅延状況を推定する推定手順と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記推定手順は、
    前記端末送信情報の遅延が発生する外的要因に関する情報を検出した場合、当該情報に基づいて、前記遅延状況の推定結果を補正すること
    を特徴とする情報処理プログラム。

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