JP7181322B2 - 推定装置、推定方法および推定プログラム - Google Patents
推定装置、推定方法および推定プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7181322B2 JP7181322B2 JP2021016729A JP2021016729A JP7181322B2 JP 7181322 B2 JP7181322 B2 JP 7181322B2 JP 2021016729 A JP2021016729 A JP 2021016729A JP 2021016729 A JP2021016729 A JP 2021016729A JP 7181322 B2 JP7181322 B2 JP 7181322B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- user
- transaction target
- estimation
- sounds
- information providing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 37
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 107
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 43
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 23
- 230000008569 process Effects 0.000 description 20
- 239000002453 shampoo Substances 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 10
- 241000282472 Canis lupus familiaris Species 0.000 description 5
- 230000009471 action Effects 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 5
- 239000000344 soap Substances 0.000 description 5
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 206010041232 sneezing Diseases 0.000 description 4
- 208000003443 Unconsciousness Diseases 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 239000003599 detergent Substances 0.000 description 2
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 241000251468 Actinopterygii Species 0.000 description 1
- 241001125840 Coryphaenidae Species 0.000 description 1
- 241000287486 Spheniscidae Species 0.000 description 1
- 208000030470 Trigger Finger disease Diseases 0.000 description 1
- 239000007844 bleaching agent Substances 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 229940124579 cold medicine Drugs 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000035622 drinking Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 235000010746 mayonnaise Nutrition 0.000 description 1
- 239000008268 mayonnaise Substances 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
〔1-1.情報提供装置の一例〕
まず、図1を用いて、推定装置の一例である情報提供装置が実行する推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推定処理の一例を示す図である。
ここで、例えば、「シャンプー買っといて」等というように、利用者が意識的に行った発言を解析して利用者が所望する商品や役務等の取引対象を特定し、電子商店街を介して、特定した取引対象を購入するといった処理が考えられる。しかしながら、従来技術では、利用者が意識的に、商品名等を発言しなければ、利用者が所望する取引対象を特定することができない。
ここで、図1を用いて、情報提供装置10が実行する推定処理の具体例について説明する。なお、図1に示す例では、利用者U01は、住居H01内における浴室BR内におり、入浴中であるものとする。また、図1に示す例では、浴室BR内の備品として、例えば、シャンプーが無くなっていたものとする。
上述したように、情報提供装置10は、検出装置S01が検出した環境音に基づいて、利用者U01が所望する取引対象を推定した。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が環境音から取引対象を推定する処理の他の例について説明する。なお、以下に示す例は、あくまで一例であり、情報提供装置10は、利用者U01が検出装置S01に対して発した発言以外の音声を環境音として用いるのであれば、任意の環境音から利用者U01の状態や取引対象が取りうる状態を推定してよく、推定内容に基づいて利用者U01が所望する任意の取引対象を推定してよい。
また、情報提供装置10は、検出装置S01のみならず、複数の検出装置が取得した環境音に基づいて、取引対象を推定してもよい。例えば、情報提供装置10は、住宅H01内に設置された複数のマイク等によって収集された環境音や、複数台の検出装置S01によって収集された環境音に基づいて、取引対象を推定してもよい。また、例えば、情報提供装置10は、例えば、利用者U01が使用する端末装置や、ウェアラブルデバイス等の任意の装置によって取得された環境音に基づいて、取引対象の推定を行ってもよい。
また、情報提供装置10は、環境音に加えて、他の情報を加味することで、利用者U01が所望する取引対象の推定精度を向上させてもよい。例えば、情報提供装置10は、利用者U01の位置を示す位置情報をさらに収集し、環境音と、位置情報とに基づいて、利用者が所望する取引対象を推定してもよい。具体的な例を挙げると、情報提供装置10は、GPS(Global Positioning System)や、ビーコン、各種センシング技術等を用いて、利用者U01が居る住宅H01内の位置(部屋等)や、利用者U01が居る施設を特定する。また、情報提供装置10は、例えば、利用者U01が使用する端末装置やウェアラブルデバイスが検出した環境音を収集する。そして、情報提供装置10は、例えば、利用者U01が部屋にいるか、利用者U01がどの施設に居るか、どのような環境音が収集されたか等に応じて、利用者U01が所望する取引対象を推定してもよい。
ここで、情報提供装置10は、利用者U01が所望すると推定された取引対象を示す情報を、任意の形式で利用者U01に対して提供してもよい。例えば、情報提供装置10は、推定した取引対象と関連する広告を配信してもよく、推定した取引対象を注文して良いか否かの問合せを提供してもよい。また、情報提供装置10は、利用者U01に対して、推定した取引対象のリストを、所定の時間間隔(例えば、ひと月ごと)で提供してもよい。また、このような処理を実行する場合、情報提供装置10は、利用者U01が実際に購入した取引対象については、リストから除外してもよい。
なお、情報提供装置10は、上述した処理を任意の態様で組み合わせて実行して良い。例えば、情報提供装置10は、環境音、利用者の発言、利用者の位置等の任意の情報を任意に組み合わせることで、利用者U01が所望すると推定される取引対象の推定精度を向上させてもよい。また、情報提供装置10は、例えば、環境音に含まれる特徴的な音(例えば、ポンプ型の容器を押下する音等)の回数等に基づいて、取引対象を推定してもよい。
以下、上記した推定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。
次に、図6を用いて、情報提供装置10が実行する推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推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、環境音を収集する(ステップS101)。そして、情報提供装置10は、環境音に含まれる音声から、利用者U01が所望すると推定される取引対象の候補を特定し(ステップS102)、環境音に含まれる利用者の発言や購入履歴、利用者の現在位置等に基づいて、各候補を利用者U01が所望する確度を求める(ステップS103)。そして、情報提供装置10は、確度が最も高い候補を利用者U01が所望する取引対象として推定し(ステップS104)、推定した取引対象の情報を利用者U01に対して提供し(ステップS105)、処理を終了する。
上記では、情報提供装置10による推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が実行する推定処理のバリエーションについて説明する。
上述した例では、情報提供装置10は、検出装置S01が検出した環境音に基づいて、利用者が所望する取引対象を推定した。ここで、上述した各種の推定処理は、あくまで一例であり、情報提供装置10は、上述した推定処理以外にも、任意の態様で推定処理を実行して良い。
また、例えば、情報提供装置10は、環境音以外にも、例えば、利用者U01が装着する眼鏡型のウェアラブルデバイスを用いて、利用者U01が視認しているものと関連性を有する取引対象の情報を提供してもよい。また、情報提供装置10は、アビリティトラッカの技術を用いて、利用者U01が各取引対象に対して有する興味の度合いをリスト化し、かかるリストに基づいて、利用者U01が所望する取引対象を推定してもよい。
なお、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、任意の数の検出装置S01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、端末装置100と通信を行うフロントエンドサーバと、検出装置S01と通信するとともに、上述した推定処理を実行するバックエンドサーバとが協調して動作することで、実現されてもよい。
ここで、上述した説明では、情報提供装置10は、検出装置S01が収集した環境音として、利用者U01の周囲の環境音や利用者U01が無意識に発した音を収集し、収集した環境音に基づいて、利用者が所望する取引対象を推定した。ここで、情報提供装置10は、様々な環境に対して利用者U01が意識的に発した音に基づいて、利用者が所望する取引対象を推定してもよい。例えば、情報管理装置10は、テレビなどを閲覧中に、「いいね」といったつぶやきや、指を鳴らしたり拍手を行ったりする音、すなわち、利用者U01の行為に起因して発せられた音に基づいて、利用者が所望する取引対象を推定してもよい。
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、上述してき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。
上述したように、情報提供装置10は、周囲の環境音を検出する検出装置S01によって検出された環境音を収集する。そして、情報提供装置10は、収集された環境音に基づいて、利用者が所望する取引対象を推定する。
20 通信部
30 記憶部
31 音声データベース
32 利用者データベース
33 購入履歴データベース
40 制御部
41 収集部
42 推定部
43 提供部
S01 検出装置
100 端末装置
Claims (14)
- 利用者が滞在する所定の施設内に設置された検出装置であって、周囲の音を検出する検出装置から、当該検出装置によって検出された前記利用者の声と環境音とを収集する収集部と、
前記収集部により収集された前記利用者の声であって、取引対象に対する評価を示す声と環境音とに基づいて、利用者が所望する取引対象を推定する推定部と
を有することを特徴とする推定装置。 - 前記収集部は、前記環境音として、前記利用者の周囲の環境音を収集する
ことを特徴とする請求項1に記載の推定装置。 - 前記収集部は、前記利用者の声として、前記利用者が無意識に発した音を収集する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の推定装置。 - 前記推定部は、前記取引対象として、電子商取引の対象となる商品または役務を推定する
ことを特徴とする請求項1~3のうちいずれか1つに記載の推定装置。 - 前記収集部は、複数の前記検出装置が検出した環境音と前記利用者の声とを収集する
ことを特徴とする請求項1~4のうちいずれか1つに記載の推定装置。 - 前記収集部は、前記利用者の位置を示す位置情報をさらに収集し、
前記推定部は、前記環境音と、前記位置情報とに基づいて、前記利用者が所望する取引対象を推定する
ことを特徴とする請求項1~5のうちいずれか1つに記載の推定装置。 - 前記収集部は、前記利用者の発言をさらに収集し、
前記推定部は、前記環境音と、前記利用者の発言とに基づいて、前記利用者が所望する取引対象を推定する
ことを特徴とする請求項1~6のうちいずれか1つに記載の推定装置。 - 前記収集部は、前記利用者が発した音をさらに収集し、
前記推定部は、前記環境音と、前記利用者が発した音とに基づいて、前記利用者が所望する取引対象を推定する
ことを特徴とする請求項1~7のうちいずれか1つに記載の推定装置。 - 前記収集部は、前記利用者の行動に起因して当該利用者の周囲に存在する物体が発した音をさらに収集し、
前記推定部は、前記環境音と、前記物体が発した音とに基づいて、前記利用者が所望する取引対象を推定する
ことを特徴とする請求項1~8のうちいずれか1つに記載の推定装置。 - 前記推定部は、前記利用者が取得した取引対象の履歴に基づいて、前記利用者が所望する取引対象を推定する
ことを特徴とする請求項1~9のうちいずれか1つに記載の推定装置。 - 前記推定部により推定された取引対象を示す情報を前記利用者に対して提供する提供部
をさらに有することを特徴とする請求項1~10のうちいずれか1つに記載の推定装置。 - 前記収集部は、前記利用者の位置を示す位置情報をさらに収集し、
前記提供部は、前記収集部により収集された位置情報が示す利用者の位置が、前記推定部により推定された取引対象と関連する位置である場合は、当該取引対象を示す情報を提供する
ことを特徴とする請求項11に記載の推定装置。 - 推定装置が実行する推定方法であって、
利用者が滞在する所定の施設内に設置された検出装置であって、周囲の音を検出する検出装置から、当該検出装置によって検出された前記利用者の声と環境音とを収集する収集工程と、
前記収集工程により収集された前記利用者の声のうち、取引対象の状態を示す声であって、取引対象に対する評価を示す声と環境音とに基づいて、利用者が所望する取引対象を推定する推定工程と
を含むことを特徴とする推定方法。 - コンピュータに、
利用者が滞在する所定の施設内に設置された検出装置であって、周囲の音を検出する検出装置から、当該検出装置によって検出された前記利用者の声と環境音とを収集する収集手順と、
前記収集手順により収集された前記利用者の声のうち、取引対象の状態を示す声であって、取引対象に対する評価を示す声と環境音とに基づいて、利用者が所望する取引対象を推定する推定手順と
を実行させるための推定プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021016729A JP7181322B2 (ja) | 2021-02-04 | 2021-02-04 | 推定装置、推定方法および推定プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021016729A JP7181322B2 (ja) | 2021-02-04 | 2021-02-04 | 推定装置、推定方法および推定プログラム |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018191529A Division JP6835786B2 (ja) | 2018-10-10 | 2018-10-10 | 推定装置、推定方法および推定プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021093172A JP2021093172A (ja) | 2021-06-17 |
JP7181322B2 true JP7181322B2 (ja) | 2022-11-30 |
Family
ID=76312549
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021016729A Active JP7181322B2 (ja) | 2021-02-04 | 2021-02-04 | 推定装置、推定方法および推定プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7181322B2 (ja) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008009501A (ja) | 2006-06-27 | 2008-01-17 | Olympus Corp | 課金方法 |
JP2011013786A (ja) | 2009-06-30 | 2011-01-20 | Nec Corp | 推薦者選定システム、推薦者選定方法および推薦者選定プログラム |
JP2014199490A (ja) | 2013-03-29 | 2014-10-23 | 株式会社ニコン | コンテンツ取得装置およびプログラム |
-
2021
- 2021-02-04 JP JP2021016729A patent/JP7181322B2/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008009501A (ja) | 2006-06-27 | 2008-01-17 | Olympus Corp | 課金方法 |
JP2011013786A (ja) | 2009-06-30 | 2011-01-20 | Nec Corp | 推薦者選定システム、推薦者選定方法および推薦者選定プログラム |
JP2014199490A (ja) | 2013-03-29 | 2014-10-23 | 株式会社ニコン | コンテンツ取得装置およびプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2021093172A (ja) | 2021-06-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6578244B2 (ja) | 履歴データに基づく適合性の確度の決定 | |
US20170068982A1 (en) | Personalized contextual coupon engine | |
JP2015521413A5 (ja) | ||
US11288705B2 (en) | Detour based content selections | |
JP7129439B2 (ja) | インタラクティブなエクスペリエンスに適合させた自然言語文法 | |
JP2019046459A (ja) | ドメイン間の文法スロットによる分類 | |
JP6767952B2 (ja) | 推定装置、推定方法および推定プログラム | |
JP2019036191A (ja) | 判定装置、判定方法及び判定プログラム | |
CN109891451A (zh) | 用于将品牌创意内容并入消息传送服务的系统和方法 | |
US20230252541A1 (en) | Systems and methods for automatic subscription-based ordering of product components | |
TW201931254A (zh) | 資訊系統、電子設備、電腦可讀媒體及資訊處理方法 | |
JP7267696B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
JP7181322B2 (ja) | 推定装置、推定方法および推定プログラム | |
JP6419254B2 (ja) | 推定装置、推定方法および推定プログラム | |
JP2023168572A (ja) | 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム | |
JP7447800B2 (ja) | レシート処理装置、制御方法、及びプログラム | |
JP6835786B2 (ja) | 推定装置、推定方法および推定プログラム | |
US20190318386A1 (en) | Information processing method, program, information processing system, and information processing apparatus | |
JP7139270B2 (ja) | 推定装置、推定方法及び推定プログラム | |
JP6134847B1 (ja) | 推定装置、推定方法および推定プログラム | |
JP7388380B2 (ja) | 配信装置、配信方法、配信プログラム | |
JP2019096189A (ja) | 楽曲選択装置、楽曲選択方法及びプログラム | |
JP7133508B2 (ja) | 提供装置、提供方法および提供プログラム | |
JP7043650B1 (ja) | 推定装置、推定方法及び推定プログラム | |
JP7544561B2 (ja) | コミュニケーション装置、提案支援システムおよびプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210305 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220510 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220711 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20221018 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20221117 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7181322 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |