JP7208215B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム Download PDF

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Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
ユーザや端末装置等の位置に関する情報を用いた様々な技術が提供されている。例えば、位置情報を用いて、ユーザの移動状況を推定する技術が提供されている（例えば特許文献１等）。また、例えば、位置情報の遷移状態に基づいて、路線候補の情報を更新する技術が提供されている（例えば特許文献２等）。
特開２０１９－１２８１５５号公報 特開２０１９－０８２５６０号公報
しかしながら、上記の従来技術では、ユーザや端末装置等の位置に関する情報を用いているに過ぎず、どのデータが位置に関する情報としての価値があるかという点については考慮されていない。そのため、例えば位置に関する情報を含むデータが十分な量収集された場合等においては、どのデータを用いるかを決定することが困難となる可能性がある。そのため、データの位置に関する価値を適切に推定することが望まれている。
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、データの位置に関する価値を適切に推定する情報処理装置、情報処理方法、及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、各データが位置に関する情報を含むデータセットを取得する取得部と、前記データセットに基づく第１集合を用いた場合の所定のタスクにおける評価である第１評価と、前記データセットに基づく集合であって、前記第１集合とは異なる第２集合を用いた場合の前記所定のタスクにおける評価である第２評価とにより、価値推定の対象となるデータである対象データの位置に関する価値を示す位置価値を推定する推定部と、を備えたことを特徴とする。
実施形態の一態様によれば、データの位置に関する価値を適切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の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る端末装置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の一例を示すフローチャートである。 図５は、実施形態に係る情報処理システムにおける処理の一例を示す図である。 図６は、ハードウェア構成の一例を示す図である。
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及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」と呼ぶ）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、及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）
〔１．情報処理〕
図１を用いて、実施形態に係る情報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処理の一例を示す図である。図１では、情報処理システム１（図２参照）がデータの位置に関する価値（「位置価値」ともいう）を推定する推定処理を行う場合を一例として説明する。以下、位置価値の推定対象となるデータを「対象データ」と記載する場合がある。なお、対象データは１つのデータであってもよいし、複数のデータ（データ群）であってもよいがこの点は後述する。図１の例では、端末装置１０（図２参照）により実行される対象データの位置価値の推定等の情報処理について説明する。以下の説明では、情報処理システム１を処理主体として記載するが、各処理はその処理の実行が可能であれば、情報処理システム１に含まれるいずれの装置が行ってもよい。すなわち、以下情報処理システム１が処理の主体として記載されている処理については、情報処理システム１に含まれる端末装置１０またはサーバ装置５０等のいずれが行ってもよい。
図１では、データＤ１、Ｄ２、Ｄ３の３つのデータを含むデータセットＤＳ１にデータを追加する場合を一例として、データセットＤＳ１に追加したデータ（「追加データ」ともいう）の位置価値を推定する場合を説明する。すなわち、図１では追加データが対象データとなる。データセットのデータ群（図１ではデータＤ１、Ｄ２、Ｄ３）や追加データ（図１ではデータＤ１１、Ｄ２１）等の各データは、同種別のデータ（例えば同じサービスにおいて収集されたデータ）に限らず、各々が位置に関連する情報を含めばどのような種別のデータであってもよい。すなわち、データセットのデータ群や追加データ等の各データは、位置に関連する情報が含まれればどのようなデータであってもよい。
例えば、データセットのデータ群や追加データ等の各データは、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサ等により検知される位置情報を含むデータに限らず、例えば、端末装置１０を用いた電子決済サービスでの決済データ、端末装置１０を用いたチェックインのデータ、いわゆるジオタグ（geotag）を含む所定のＳＮＳ（Social Networking Service）サービスへの投稿データ等であってもよい。なお、上記のデータの種別は一例に過ぎず、データセットのデータ群や追加データ等の各データは、端末装置１０を用いた検索データ、端末装置１０を用いた商品等の購買データ等の様々な種別のデータであってもよい。このように、データセットのデータ群や追加データ等の各データは、位置に関連する情報を含むローケーションライクなデータであればどのような種別のデータであってもよい。
図１では、データＤ１は、位置情報ＬＣ１を含むデータである。なお、図１の例では位置情報ＬＣ１等の抽象的な符号で図示するが、位置情報は、具体的な緯度・経度（緯度経度情報）やエリアを示す情報、無線通信のアクセスポイントを示す情報、電子決済を行った店舗を示す情報等、位置に関連する様々な種別の情報であってもよい。また、「位置情報ＬＣ＊（＊は任意の数値）」を「位置ＬＣ＊」と記載する場合がある。また、データＤ２は、位置情報ＬＣ２を含むデータであり、データＤ３は、位置情報ＬＣ３を含むデータである。
図１では、精度情報ＡＣ１に示すように、所定のタスクについて、データＤ１、Ｄ２、Ｄ３の３つのデータを含むデータセットＤＳ１を用いた場合に精度が「０．７」であることを示す。なお、所定のタスクは、位置に関連する情報を用いて提供されるサービスに関するサービスであってもよい。図１では、所定のタスクがユーザの通勤経路推定である場合を一例として説明する。
所定のタスクにおける精度は、位置価値推定情報ＦＣ１に示す精度測定するための分析モデルＭにより導出される。情報処理システム１は、分析モデルＭを用いて、データセットＤＳ１を用いた場合の所定のタスクにおける精度を予測する。例えば、情報処理システム１は、分析モデルＭにデータセットＤＳ１を入力することにより、分析モデルＭが出力した出力値を所定のタスクについてデータセットＤＳ１を用いた場合の精度として用いる。すなわち、図１では、データセットＤＳ１が入力された分析モデルＭが「０．７」を出力した場合を示す。例えば、情報処理システム１において位置価値の推定を行う情報処理装置（例えば端末装置１０等）は、他の装置（例えば分析モデル生成装置等）が生成した分析モデルＭを、他の装置から取得する。なお、分析モデルＭは、情報処理システム１において位置価値の推定を行う情報処理装置（例えば端末装置１０等）が生成してもよい。例えば、図１では、情報処理システム１は、データセットＤＳ１を用いて予測される実線で示す予測経路と、点線で示すユーザの実際の通勤経路との一致率を、データセットＤＳ１の精度としてもよい。なお、図１中のデータＤ１～Ｄ３等のピンマークよりも小さいピンマークで示す点線上のピンマークは、ユーザの実際の通勤経路を示すためのものであり、データセットＤＳ１には含まれないデータであるものとする。
情報処理システム１は、データセットＤＳ１に追加データであるデータＤ１１を追加する（ステップＳ１１）。そして、情報処理システム１は、データセットＤＳ１にデータＤ１１を追加したデータセットＤＳ１１を対象に精度を導出する。例えば、情報処理システム１は、分析モデルＭを用いて、データセットＤＳ１１を用いた場合の所定のタスクにおける精度を予測する（ステップＳ１２）。図１では、精度情報ＡＣ１１に示すように、所定のタスクについて、データＤ１１が追加されたデータセットＤＳ１１を用いた場合に精度が「０．８」であることを示す。例えば、情報処理システム１は、分析モデルＭにデータセットＤＳ１１を入力し、分析モデルＭが出力した出力値「０．８」を所定のタスクについてデータセットＤＳ１１を用いた場合の精度として予測する。
そして、情報処理システム１は、追加データであるデータＤ１１の位置価値を推定する（ステップＳ１３）。例えば、情報処理システム１は、データセットＤＳ１を用いた場合の所定のタスクにおける精度「０．７」と、データセットＤＳ１１を用いた場合の所定のタスクにおける精度「０．８」とを用いて、追加データであるデータＤ１１の位置価値を推定する。具体的には、情報処理システム１は、以下の式（１）を用いて、追加データであるデータＤ１１の位置価値を推定する。
Figure 0007208215000001
上記の式（１）は、図１中の位置価値推定情報ＦＣ１に示す式と同様であり、位置価値推定情報ＦＣ１を基に式（１）の各変数についての説明を記載する。式（１）の左辺は、対象データの位置価値を示す値となる。例えば、式（１）中の「x」は、データを示す。図１の例では、「x」は対象データとなる追加データを示す。また、例えば、式（１）中の「D」は、事前知識を示す。図１の例では、「D」は対象データを含まないデータセット、すなわち追加データを追加する前のデータセット（データセットＤＳ１）を示す。
式（１）の右辺の関数「max()」は、括弧内の第１項「０」と、第２項「dT(M(D),y)-dT(M(｛x｝∪D),y)」とのうち、大きい値を出力する。すなわち、式（１）の左辺は、対象データを追加することにより精度が向上した場合は、第２項の値となり、対象データを追加することにより精度が低下した場合は、第１項の値（すなわち０）となる。
関数「max()」の第２項の「dT()」の下付きの「T」は、分析対象となるタスク（図１では所定のタスク）を示す。また、第２項の「dT()」は、評価関数を示す。評価関数「dT()」は、括弧内の第１項と、第２項との間の距離を評価値として出力する。関数「max()」の第２項の「y」は、正解情報（正解ラベル）を示す。例えば、図１では、正解情報「y」は、「１」であってもよい。
なお、評価関数「dT()」は、一例に過ぎず、情報処理システム１は、様々な評価関数を用いてもよい。例えば、正解情報が取得できない場合、情報処理システム１は、正解情報を必要としない評価関数を用いてもよい。この場合、情報処理システム１は、所定のタスクにおける精度のみを用いる評価関数を用いてもよい。また、情報処理システム１は、所定のタスクにおける精度を評価値として用いてもよい。
「M(D)」は、対象データを含まないデータセット（第１集合）を用いた場合の所定のタスクにおける精度（第１精度）を示す。また、「dT(M(D),y)」は、対象データを含まないデータセット（第１集合）の評価（第１評価）を示す。図１では、例えば「dT(M(D),y)」は、データＤ１１を含まないデータセットＤＳ１を用いた場合の所定のタスクにおける精度（０．７）と正解情報（例えば１）との間の距離を示す。
「M(｛x｝∪D)」は、対象データを含むデータセット（第２集合）を用いた場合の所定のタスクにおける精度（第２精度）を示す。また、「dT(M(｛x｝∪D),y))」は、対象データを含むデータセット（第２集合）の評価（第２評価）を示す。図１では、例えば「dT(M(｛x｝∪D),y))」は、データＤ１１を含むデータセットＤＳ１１を用いた場合の所定のタスクにおける精度（０．８）と正解情報（例えば１）との間の距離を示す。
情報処理システム１は、上記の式（１）を用いて、追加データであるデータＤ１１の位置価値を推定する。例えば、情報処理システム１は、データＤ１１の位置価値を「０．１」であると推定する。
次に、別のデータＤ２１を追加データとする場合についても簡単に説明する。なお、上述した点の同様の点については適宜説明を省略する。情報処理システム１は、データセットＤＳ１に追加データであるデータＤ２１を追加する（ステップＳ２１）。そして、情報処理システム１は、データセットＤＳ１にデータＤ２１を追加したデータセットＤＳ２を対象に精度を導出する。例えば、情報処理システム１は、分析モデルＭを用いて、データセットＤＳ２１を用いた場合の所定のタスクにおける精度を予測する（ステップＳ２２）。図１では、精度情報ＡＣ１１に示すように、所定のタスクについて、データＤ２１が追加されたデータセットＤＳ２を用いた場合に精度が「０．７２」であることを示す。例えば、情報処理システム１は、分析モデルＭにデータセットＤＳ２を入力し、分析モデルＭが出力した出力値「０．７２」を所定のタスクについてデータセットＤＳ２を用いた場合の精度として予測する。
そして、情報処理システム１は、追加データであるデータＤ２１の位置価値を推定する（ステップＳ２３）。例えば、情報処理システム１は、データセットＤＳ１を用いた場合の所定のタスクにおける精度「０．７」と、データセットＤＳ２を用いた場合の所定のタスクにおける精度「０．７２」とを用いて、追加データであるデータＤ２１の位置価値を推定する。具体的には、情報処理システム１は、上記の式（１）を用いて、追加データであるデータＤ２１の位置価値を推定する。例えば、情報処理システム１は、データＤ２１の位置価値を「０．０２」であると推定する。
上述した処理により、情報処理システム１は、データの位置に関する価値を適切に推定することができる。また、情報処理システム１は、上記のような位置価値を推定する処理により、種別の異なるデータが位置として有する価値を統一的に扱うことが可能となる。すなわち、従来では、各データが有する位置としての価値を、種別を問わずに公平に比較する指標が無かったが、情報処理システム１は、上記のような位置価値を推定する処理により、種別を問わずに公平に比較する指標（位置価値）を推定することができるため、種別の異なるデータが位置として有する価値を統一的に扱うことが可能となる。これにより、情報処理システム１は、様々な種別のデータを混合した際に、どのデータが位置に関する情報として重要であるかを特定でき、各データの優先順位付けを行うことができる。
例えば、図１の例では、データＤ１１の位置価値が「０．１」であり、データＤ２１の位置価値を「０．０２」とする。この場合、情報処理システム１は、データＤ１１及びデータＤ２１のデータの種別に依らず、データＤ１１の位置価値とデータＤ２１の位置価値とを比較することにより、データＤ１１とデータＤ２１とでは、位置としての価値がデータＤ１１の方が高いと推定することができる。
〔１－１．対象データ〕
上述した例では、データセットに新たに追加するデータ（追加データ）の位置価値を推定する場合を示したが、位置価値を推定する対象となる対象データは、追加データに限らず様々なデータであってもよい。例えば、対象データは、１つのデータであってもよいし、複数のデータからなるデータ群、すなわちデータセットであってもよい。このように、位置価値を推定する対象となる対象データは、どのようなデータであってもよい。この点について、以下説明する。
〔１－２．データセット内のデータ〕
例えば、情報処理システム１は、既にデータセット内に含まれるデータ（「セット内データ」ともいう）を対象データとして、そのデータ（セット内データ）の位置価値を推定してもよい。この場合、情報処理システム１は、データセットに含まれるセット内データを対象データとして、位置価値を推定する。例えば、情報処理システム１は、データセットである第１集合の第１評価と、第１集合から対象データを除外した第２集合の第２評価との比較により、対象データの位置価値を推定する。このように既にデータセットに含まれるセット内データを対象データとする場合は、上述した追加データを対象データとする場合とは、上記式（１）の「x」が追加データであるか、既にデータセットに含まれるセット内データであるかの違いのみである。
具体的にこの関係を上記式（１）で説明すると、「｛x｝∪D」が対象データを含むデータセット、すなわち対象データを除外する前のデータセット（第１集合）となる。また、「D」が対象データを含まないデータセット、すなわち対象データを除外した後のデータセット（第２集合）となる。その他の点は、上述した追加データの位置価値の推定と同じであるため、詳細な説明は省略する。なお、情報処理システム１は、上記（１）以外の数式を用いてもよい。例えば、情報処理システム１は、セット内データを除外する前のデータセット（すなわちセット内データを含むデータセット）を「D」とし、式（１）の右辺の関数「max()」の括弧内の第２項を「dT(M(D-x),y)-dT(M(D),y)」に置き換えた数式（「第２の数式」ともいう）を用いてもよい。
〔１－３．データセット〕
また、例えば、情報処理システム１は、データセット全体を対象データとして、そのデータセットの位置価値を推定してもよい。この場合、情報処理システム１は、データセット全体を対象データとして、位置価値を推定する。例えば、情報処理システム１は、データセットにデータを追加したり、データセットからデータを除外したりして、そのデータセットの変化によるデータセットの評価の変化を基にそのデータセットの位置価値を推定してもよい。なお、上記式（１）を用いてデータセットの価値を推定する場合を一例として説明するが、情報処理システム１は、上記式（１）とは異なるデータセットの位置価値を推定するための数式を用いて、データセットを対象データとして、位置価値を推定してもよい。
〔１－３－１．データ追加による推定〕
情報処理システム１は、データセットにデータを追加することにより、データセットの評価の変化を基にそのデータセットの位置価値を推定してもよい。例えば、情報処理システム１は、データセットに追加する追加データを取得し、データセットである第１集合の第１評価と、第１集合に追加データを追加した第２集合の第２評価との比較により、データセットの位置価値を推定する。
このようにデータセット全体を対象データとする場合は、上述した追加データを対象データとする場合とは、上記式（１）の出力値をデータセット全体の位置価値として用いるか、追加データの位置価値として用いるかの違いのみである。そのため、上述した追加データの位置価値の推定と同じであるため、詳細な説明は省略する。
なお、上記式（１）をデータセットへデータを追加することによるデータセットの位置価値の推定に用いる場合、上記式（１）の出力値が大きくなる程、新たなデータによりデータセットとしての精度が上がる、すなわちデータセットの既存データでは不十分であることを示す。そのため、上記式（１）をデータセットへデータを追加することによるデータセットの位置価値の推定に用いる場合、上記式（１）の出力値が小さい程、そのデータセットの位置価値が高いことを示す。
また、上述した上記式（１）を用いる場合、追加データ自体の位置価値の影響を受けるため、データセットを対象データとする場合、追加データを追加して位置価値を推定する処理を、複数回行いその平均値をデータセットの位置価値としてもよい。例えば、情報処理システム１は、ランダムに選択した複数のデータの各々を追加データとして、データセットに追加して、位置価値を推定する処理を複数のデータの数だけ繰り返し、推定した位置価値の平均を、データセットの位置価値として推定してもよい。
〔１－３－２．データ除外による推定〕
情報処理システム１は、データセットからデータを除外することにより、データセットの評価の変化を基にそのデータセットの位置価値を推定してもよい。例えば、情報処理システム１は、データセットである第１集合の第１評価と、第１集合から所定のデータを除外した第２集合の第２評価との比較により、第１集合を対象データとして、第１集合の位置価値を推定する。このようにデータセットからデータを除外してデータセットの位置価値を推定する場合は、上述した追加データを対象データとする場合とは、上記式（１）の「｛x｝∪D」がデータ除外する前のデータセット（第１集合）となる。また、「D」がデータを除外した後のデータセット（第２集合）となる。
なお、上記式（１）をデータセットからデータを除外することによるデータセットの位置価値の推定に用いる場合、上記式（１）の出力値が大きくなる程、そのデータセットに含まれる既存データの価値が高いことを示す。そのため、上記式（１）をデータセットからデータを除外することによるデータセットの位置価値の推定に用いる場合、上記式（１）の出力値が大きい程、そのデータセットの位置価値が高いことを示す。
また、上述した上記式（１）を用いる場合、除外するデータの位置価値の影響を受けるため、データセットを対象データとする場合、データセット中の複数のデータを対象として位置価値を推定する処理を行いその平均値をデータセットの位置価値としてもよい。例えば、情報処理システム１は、ランダムに選択した複数のデータの各々を、データセットから除外して、位置価値を推定する処理を複数のデータの数だけ繰り返し、推定した位置価値の平均を、データセットの位置価値として推定してもよい。例えば、情報処理システム１は、データセットに含まれる全データを対象として、各々をデータセットから除外し位置価値を推定する処理を繰り返し、推定した位置価値の平均を、データセットの位置価値として推定してもよい。なお、情報処理システム１は、データセットからデータを除外することによるデータセットの評価の変化に基づくデータセットの位置価値を推定を、上述した第２の数式を用いて行ってもよい。
なお、上記の位置価値の推定は一例に過ぎず、情報処理システム１は、様々な情報、様々な数式を用いて、様々なデータを対象データとして、その対象データの位置価値を推定してもよい。
〔１－４．情報処理システムの構成〕
次に、図２を用いて情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、サーバ装置５０とが含まれる。端末装置１０と、サーバ装置５０とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図２に示した情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台のサーバ装置５０が含まれてもよい。
端末装置１０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（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。なお、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。
また、端末装置１０は、ＧＰＳセンサ等の機能を有し、ユーザの位置を検知し、取得可能であるものとする。また、端末装置１０は、通信を行っている基地局の位置情報や、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）（Wireless-Fidelity）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の所定の無線通信機能やビーコン等の機能を用いてユーザの位置情報を検知し、取得してもよい。なお、位置情報を単に「位置」と記載する場合がある。例えば、端末装置１０は、ＧＰＳや上記のような無線通信機能やビーコン等の情報を組み合わせることにより、ユーザの位置の推定精度を高めてもよい。
端末装置１０は、ユーザの行動にその行動時点での位置を対応付けて収集する。端末装置１０は、ユーザによる端末装置１０を用いた行動にその行動時点での位置を対応付けて収集する。端末装置１０は、ユーザによる端末装置１０の操作に関する行動にその行動時点での位置を対応付けて収集する。
また、端末装置１０は、ＧＰＳセンサ等に限らず種々のセンサにより、各種センサ情報を検知してもよい。端末装置１０は、センサにより検知された各種センサ情報を情報処理装置１００へ送信する。端末装置１０は、加速度センサを有し、ユーザの移動における加速度情報（センサ情報）を検知する。端末装置１０は、イメージセンサ等の画像センサを有し、ユーザの画像情報（センサ情報）を検知する。端末装置１０は、マイク等の音センサを有し、音声情報（センサ情報）を検知する。また、端末装置１０は、温度センサや気圧センサ等の種々の機能を有し、温度や気圧等のユーザの置かれている環境情報を検知し、取得可能であってもよい。例えば、端末装置１０を利用するユーザは、端末装置１０と通信可能なウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置１０によりユーザ自身のコンテキスト情報を取得可能としてもよい。例えば、端末装置１０は、種々のセンサを有し、各種センサ情報を検知する。例えば、端末装置１０を利用するユーザは、端末装置１０と通信可能なリストバンド型のウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置１０によりユーザ自身の心拍（脈拍）に関する情報を端末装置１０が取得可能としてもよい。また、端末装置１０は、血糖値センサや心拍センサ等の種々の機能を有し、ユーザの血糖値（血糖値情報）や心拍数（心拍情報）等の生体情報（センサ情報）を検知し、取得可能であってもよい。端末装置１０は、端末装置１０により検知されたセンサ情報に、そのセンサ情報が検知された時点での位置を対応付けて収集する。
サーバ装置５０は、端末装置１０を利用するユーザに各種サービスを提供する情報処理装置である。例えば、サーバ装置５０は、端末装置１０に記事や広告等のコンテンツの提供サービスを行うサービス提供装置であってもよい。サーバ装置５０は、端末装置１０から受信したデータをその端末装置１０を利用するユーザに対応付けて管理してもよい。そして、サーバ装置５０は、端末装置１０から受信したデータを用いて、ユーザに対してコンテンツの提供サービスを行ってもよい。
〔１－４－１．その他のシステム構成例〕
上述の例では、端末装置１０が価値の推定処理を行う情報処理装置である場合を一例として説明したが、位置を含むデータを収集する装置（例えば端末装置１０）と、価値の推定処理を行う情報処理装置とは別体であってもよい。例えば、端末装置１０は、収集した位置を含むデータをサーバ装置５０へ送信し、サーバ装置５０が端末装置１０から受信した位置を含むデータの位置価値を推定する推定処理を行う情報処理装置であってもよい。
〔２．端末装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る端末装置１０の構成について説明する。図３は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。図３に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、入力部１２と、表示部１３と、記憶部１４と、制御部１５と、センサ部１６とを有する。なお、図示を省略するが端末装置１０は、音声を出力するスピーカなど音声出力部を有する。例えば、音声出力部は、表示部１３に表示される情報に対応する音声を出力する。また、端末装置１０は、マイクである音声入力部を有し、音声によるユーザに有力を受け付けてもよい。
（通信部１１）
通信部１１は、例えば、通信回路等によって実現される。そして、通信部１１は、図示しない所定の通信網と有線または無線で接続され、外部の情報処理装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１は、図示しない所定の通信網と有線または無線で接続され、サーバ装置５０との間で情報の送受信を行う。
（入力部１２）
入力部１２は、ユーザから各種操作が入力される。例えば、入力部１２は、タッチパネル機能により表示面（例えば表示部１３）を介してユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１２は、端末装置１０に設けられたボタンや、端末装置１０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。
入力部１２は、センサ部１６に含まれる各種センサにより実現されるタッチパネルの機能によりタブレット端末等の表示画面を介してユーザから各種操作を受け付ける。すなわち、入力部１２は、端末装置１０の表示部１３を介してユーザから各種操作を受け付ける。例えば、入力部１２は、端末装置１０の表示部１３を介してユーザの指定操作等の操作を受け付ける。言い換えると、入力部１２は、タッチパネルの機能によりユーザの操作を受け付ける受付部として機能する。なお、入力部１２によるユーザの操作の検知方式には、タブレット端末では主に静電容量方式が採用されるが、他の検知方式である抵抗膜方式、表面弾性波方式、赤外線方式、電磁誘導方式など、ユーザの操作を検知できタッチパネルの機能が実現できればどのような方式を採用してもよい。また、端末装置１０は、端末装置１０にボタンが設けられたり、キーボードやマウスが接続されていたりする場合、ボタン等による操作も受け付ける入力部を有してもよい。
（表示部１３）
表示部１３は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。つまり、端末装置１０は、表示部１３である表示画面によりユーザの入力を受け付け、ユーザへの出力も行う。
（記憶部１４）
記憶部１４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。記憶部１４は、例えば、端末装置１０にインストールされているアプリケーション（例えばコンテンツ表示アプリ）に関する情報、例えばプログラム等を記憶する。
また、実施形態に係る記憶部１４は、図３に示すように、価値推定用情報記憶部１４１を有する。詳細な図示は省略するが価値推定用情報記憶部１４１は、データセットの精度を予測するためのモデル（関数）、上記式（１）に示すような位置価値を推定するための数式等、データの価値を推定するために必要な様々な情報を記憶する。
なお、上記は一例に過ぎず、記憶部１４は、様々な情報を記憶する。記憶部１４は、各データが位置に関する情報を含むデータセットを記憶する。記憶部１４は、ユーザの行動にその行動時点での位置が対応付けられたデータを記憶する。記憶部１４は、ユーザによる端末装置１０を用いた行動にその行動時点での位置が対応付けられたデータを記憶する。記憶部１４は、ユーザによる端末装置１０の操作に関する行動にその行動時点での位置が対応付けられたデータを記憶する。記憶部１４は、端末装置１０により検知されたセンサ情報に、そのセンサ情報が検知された時点での位置が対応付けられたデータを記憶する。
（制御部１５）
制御部１５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１０内部の記憶部１４など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。例えば、この各種プログラムは、情報処理を行うアプリケーション（例えばホームアプリ）のプログラムが含まれる。また、制御部１５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る。
図３に示すように、制御部１５は、取得部１５１と、推定部１５２と、決定部１５３と、送信部１５４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。なお、制御部１５の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１５が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
（取得部１５１）
取得部１５１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１５１は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。例えば、取得部１５１は、記憶部１４から各種情報を取得する。取得部１５１は、価値推定用情報記憶部１４１から各種情報を取得する。例えば、取得部１５１は、センサ部１６により検知されたセンサ情報を取得する。
取得部１５１は、各種情報を収集する。取得部１５１は、端末装置１０を利用するユーザの行動ログを収集する。取得部１５１は、センサ部１６により検知されたセンサ情報を収集する。
取得部１５１は、ユーザの行動にその行動時点での位置を対応付けて収集する。取得部１５１は、ユーザによる端末装置１０を用いた行動にその行動時点での位置を対応付けて収集する。取得部１５１は、ユーザによる端末装置１０の操作に関する行動にその行動時点での位置を対応付けて収集する。取得部１５１は、端末装置１０により検知されたセンサ情報に、そのセンサ情報が検知された時点での位置を対応付けて収集する。例えば、取得部１５１は、収集した各種情報を記憶部１４に格納する。
取得部１５１は、各データが位置に関する情報を含むデータセットを取得する。取得部１５１は、ユーザの行動に関連するデータセットを取得する。取得部１５１は、対象データを取得する。取得部１５１は、データセットに追加する追加データを取得する。取得部１５１は、各データが位置に関する情報を含むデータセットを取得する。取得部１５１は、データセットに新規追加の候補となる追加候補データを取得する。
（推定部１５２）
推定部１５２は、各種情報を推定する推定処理を実行する。例えば、推定部１５２は、取得部１５１により取得された各種情報に基づいて、推定処理を実行する。例えば、推定部１５２は、記憶部１４に記憶された情報に基づいて、推定処理を実行する。例えば、推定部１５２は、センサ部１６により検知されたセンサ情報に基づいて、推定処理を実行する。例えば、推定部１５２は、センサ部１６により検知された位置情報に基づいて、推定処理を実行する。
推定部１５２は、データに関する評価値（スコア）を算出する算出処理を実行する。推定部１５２は、データセットの評価値を算出する。端末装置１０は、データセットを用いた場合の所定のタスクにおける第１評価を算出する。端末装置１０は、データセットに追加候補データを追加した場合の所定のタスクにおける第２評価を算出する。
推定部１５２は、データの価値を推定する。推定部１５２は、データの位置に関する価値（位置価値）を推定する。推定部１５２は、第１評価と第２評価とにより、追加候補データの位置価値を推定する。
推定部１５２は、データセットに基づく第１集合を用いた場合の所定のタスクにおける評価である第１評価と、データセットに基づく集合であって、第１集合とは異なる第２集合を用いた場合の所定のタスクにおける評価である第２評価とにより、価値推定の対象となるデータである対象データの位置に関する価値を示す位置価値を推定する。推定部１５２は、第１集合の第１評価と、第２集合の第２評価との比較により、対象データの位置価値を推定する。推定部１５２は、第１集合の第１評価と、第２集合の第２評価との差分により、対象データの位置価値を推定する。
推定部１５２は、所定のタスクに第１集合を用いた場合の精度である第１精度と、所定のタスクにおける正解となる正解精度との差分である第１評価と、所定のタスクに第２集合を用いた場合の精度である第２精度と、正解精度との差分である第２評価とにより、対象データの位置価値を推定する。推定部１５２は、位置を用いたサービスに関する所定のタスクにおける第１評価と、第２評価とにより、対象データの位置価値を推定する。推定部１５２は、ユーザの位置に関連する所定のタスクにおける第１評価と、第２評価とにより、対象データの位置価値を推定する。
推定部１５２は、データセットに含まれないデータである対象データの位置価値を推定する。推定部１５２は、データセットである第１集合の第１評価と、第１集合に対象データを追加した第２集合の第２評価との比較により、対象データの位置価値を推定する。
推定部１５２は、データセットに含まれるデータである対象データの位置価値を推定する。
推定部１５２は、データセットである第１集合の第１評価と、第１集合から対象データを除外した第２集合の第２評価との比較により、対象データの位置価値を推定する。推定部１５２は、データセットである第１集合の第１評価と、第１集合に追加データを追加した第２集合の第２評価との比較により、第１集合を対象データとして、第１集合の位置価値を推定する。推定部１５２は、データセットである第１集合の第１評価と、第１集合から所定のデータを除外した第２集合の第２評価との比較により、第１集合を対象データとして、第１集合の位置価値を推定する。
（決定部１５３）
決定部１５３は、各種情報を決定する決定処理を実行する。例えば、決定部１５３は、取得部１５１により取得された各種情報に基づいて、決定処理を実行する。例えば、決定部１５３は、記憶部１４に記憶された情報に基づいて、決定処理を実行する。例えば、決定部１５３は、センサ部１６により検知されたセンサ情報に基づいて、決定処理を実行する。例えば、決定部１５３は、推定部１５２による推定結果に基づいて、決定処理を実行する。
決定部１５３は、判定処理を実行する。決定部１５３は、追加候補データの位置価値が閾値以上かどうかを判定する。決定部１５３は、追加候補データの位置価値が閾値以上である場合、追加候補データをデータセットに追加すると決定する。決定部１５３は、追加候補データの位置価値が閾値以上ではない場合、追加候補データをデータセットに追加しないと決定する。
決定部１５３は、推定部１５２により推定された対象データの位置価値に基づいて、対象データをサーバ装置５０へ送信するかを決定する。決定部１５３は、位置価値が所定値以上である場合、対象データをサーバ装置５０へ送信すると決定する。決定部１５３は、位置価値を提示したユーザの指示に応じて、対象データをサーバ装置５０へ送信するかを決定する。決定部１５３は、ユーザが対象データをサーバ装置５０へ送信すると指示した場合、対象データをサーバ装置５０へ送信すると決定する。
（送信部１５４）
送信部１５４は、通信部１１を介して、外部の情報処理装置へ種々の情報を送信する。送信部１５４は、サーバ装置５０へ各種情報を送信する。送信部１５４は、記憶部１４に記憶された各種情報を外部の情報処理装置へ送信する。送信部１５４は、取得部１５１により取得された各種情報を外部の情報処理装置へ送信する。
送信部１５４は、決定部１５３による決定に応じて、外部装置へデータを送信する。送信部１５４は、決定部１５３により外部装置へデータを送信すると決定された場合、そのデータを外部装置へ送信する。送信部１５４は、決定部１５３により外部装置へデータを送信すると決定された場合、そのデータをサーバ装置５０へ送信する。
例えば、送信部１５４は、決定部１５３により外部装置へデータを送信すると決定された場合、追加候補データを外部装置へ送信する。また、送信部１５４は、決定部１５３により外部装置へデータを送信しないと決定された場合、追加候補データを外部装置へ送信しない。
送信部１５４は、決定部１５３による決定に応じて、対象データをサーバ装置５０へ送信する。送信部１５４は、決定部１５３が対象データをサーバ装置５０へ送信すると決定した場合、対象データをサーバ装置５０へ送信する。
なお、上述した制御部１５による各処理は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）などにより実現されてもよい。また、上述した制御部１５による情報処理等の処理は、所定のアプリケーションにより行われる場合、制御部１５の各部は、例えば、所定のアプリケーションにより実現されてもよい。例えば、制御部１５による情報処理等の処理は、外部の情報処理装置から受信した制御情報により実現されてもよい。
（センサ部１６）
センサ部１６は、所定の情報を検知する。なお、センサ部１６は、情報処理に用いる情報を検知するための様々なセンサを有してもよい。
センサ部１６は、端末装置１０の位置を検知するセンサ（位置センサ）を有する。例えば、センサ部１６は、ＧＰＳセンサを有してもよい。また、端末装置１０の位置情報をセンサ情報として取得する場合、センサ部１６は、通信を行っている基地局の位置情報や、ＷｉＦｉ（登録商標）の電波を用いて推定された端末装置１０の位置情報を取得してもよい。
また、センサ部１６には、上記に限らず、種々のセンサが含まれてもよい。例えば、センサ部１６は、端末装置１０外の情報を検知するセンサを含んでもよい。
例えば、センサ部１６は、加速度センサを有する。例えば、センサ部１６は、ユーザによる所定の操作の際の端末装置１０の加速度情報を検知するセンサを有する。例えば、センサ部１６は、ユーザによる端末装置１０の画面への接触を検知するセンサやタイマー等を有する。例えば、センサ部１６は、ユーザによる端末装置１０の画面への接触から、接触の解除までの時間を示す時間情報を検知するために用いるセンサを有する。
例えば、センサ部１６は、端末装置１０に対するユーザの操作に関する種々の情報を検知するセンサを有する。例えば、センサ部１６は、圧力センサを有する。例えば、センサ部１６は、ユーザが画面に接触する圧力を示す圧力情報を検知するセンサを有する。例えば、センサ部１６は、画面におけるユーザの接触範囲（座標）を検知するセンサを有する。例えば、センサ部１６は、画面においてユーザが接触する位置を示す位置情報を検知するセンサを有する。例えば、センサ部１６は、画面においてユーザが接触する面積を示す面積情報を検知するセンサを有する。
例えば、カメラ機能により撮像された画像情報を情報処理に用いる場合、センサ部１６は、カメラ（画像センサ）を有してもよい。例えば、センサ部１６は、ユーザを撮像するために画像センサを有する。例えば、センサ部１６は、画像センサとして機能するインカメラやアウトカメラを有する。センサ部１６は、インカメラを有し、画面を見ながら操作するユーザを撮像する。
なお、センサ部１６における上記の各種情報を検知するセンサは共通のセンサであってもよいし、各々異なるセンサにより実現されてもよい。
〔３．情報処理のフロー〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。図４は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。
図４に示すように、端末装置１０は、各データが位置に関する情報を含むデータセットを取得する（ステップＳ１０１）。そして、端末装置１０は、データセットを用いた場合の所定のタスクにおける第１評価を算出する（ステップＳ１０２）。
端末装置１０は、データセットに新規追加の候補となる追加候補データを取得する（ステップＳ１０３）。端末装置１０は、データセットに追加候補データを追加した場合の所定のタスクにおける第２評価を算出する（ステップＳ１０４）。
端末装置１０は、第１評価と第２評価とにより、追加候補データの位置価値を推定する（ステップＳ１０５）。端末装置１０は、追加候補データの位置価値が閾値以上かどうかを判定する（ステップＳ１０６）。
端末装置１０は、追加候補データの位置価値が閾値以上である場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、追加候補データをデータセットに追加すると決定する（ステップＳ１０７）。そして、端末装置１０は、追加候補データを外部装置へ送信する（ステップＳ１０８）。
一方、端末装置１０は、追加候補データの位置価値が閾値以上ではない場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、追加候補データをデータセットに追加しないと決定する（ステップＳ１０９）。そして、端末装置１０は、追加候補データを外部装置へ送信することなく、処理を終了する。
〔４．情報処理例〕
ここで、図５を用いて、データの送信の決定処理等を含む情報処理システム１における処理の一例について説明する。図５は、実施形態に係る情報処理システムにおける処理の一例を示す図である。なお、図５では、端末装置１０がユーザＵ１が利用するスマートフォンである場合を示す。なお、上記のように、「ユーザＵ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ＊」により識別されるユーザであることを示す。例えば、「ユーザＵ１」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザである。
図５では、ユーザＵ１の各位置において収集された各データについて、その位置に関する位置価値を推定し、その位置価値に応じてサーバ装置５０へデータを送信するか否かを決定する場合を示す。図５では、地図ＭＰ１を用いてユーザＵ１位置を模式的に示し、ユーザＵ１の位置の変更に応じて、端末装置１０を端末装置１０－１、端末装置１０－２として説明する。なお、端末装置１０－１、端末装置１０－２は同一の端末装置１０である。また、以下では、端末装置１０－１、端末装置１０－２について、特に区別なく説明する場合には、端末装置１０と記載する。
まず、端末装置１０－１は、位置ＬＣ３１に位置するユーザＵ１について収集したデータＤ３１の位置価値を推定する（ステップＳ３１）。例えば、端末装置１０－１は、ユーザＵ１が位置ＬＣ３１において利用したアプリケーション（例えば路線検索アプリ等）に関するデータＤ３１を収集し、収集したデータＤ３１の位置価値を推定する。
そして、端末装置１０－１は、推定したデータＤ３１の位置価値を用いて、データＤ３１をサーバ装置５０へ送信するか否かを決定する（ステップＳ３２）。図５の例では、端末装置１０－１は、推定したデータＤ３１の位置価値が閾値未満であるため、データＤ３１をサーバ装置５０へ送信しないと決定する。
また、端末装置１０－２は、位置ＬＣ４１に位置するユーザＵ１について収集したデータＤ４１の位置価値を推定する（ステップＳ４１）。例えば、端末装置１０－２は、ユーザＵ１が位置ＬＣ４１において、利用したアプリケーション（例えばＳＮＳアプリ等）に関するデータＤ４１を収集し、収集したデータＤ４１の位置価値を推定する。
そして、端末装置１０－２は、推定したデータＤ４１の位置価値を基にデータＤ４１をサーバ装置５０へ送信すると決定し、データＤ４１をサーバ装置５０へ送信する（ステップＳ４２）。図５の例では、端末装置１０－２は、推定したデータＤ４１の位置価値が閾値以上であるため、データＤ４１をサーバ装置５０へ送信すると決定する。そして、端末装置１０－２は、置価値が閾値以上であるデータＤ４１をサーバ装置５０へ送信する。
このように、端末装置１０は、収集したデータをその位置価値を基に、サーバ装置５０へ送信するか否かを決定する。このように、端末装置１０は、対象データの位置価値に基づいて、対象データをサーバ装置５０へ送信するかを決定することにより、データの位置に関する価値に応じて、どのデータをサーバ装置５０へ送信すべきかを適切に決定することができる。したがって、情報処理装置は、サーバ装置５０への不要なデータの送信を抑制し、サーバ装置５０との間のデータ通信量の増大を抑制することができる。
〔４－１．ユーザの指示〕
なお、端末装置１０は、推定した位置価値をユーザＵ１に提示し、ユーザＵ１の指示に応じて、対象データをサーバ装置５０へ送信するかを決定してもよい。端末装置１０は、推定した位置価値を示す情報を表示し、表示した位置価値を確認したユーザＵ１の指示に応じて、対象データをサーバ装置５０へ送信するかを決定してもよい。この場合、端末装置１０は、ユーザＵ１がデータＤ３１をサーバ装置５０へ送信すると指示した場合、データＤ３１をサーバ装置５０へ送信すると決定する。
〔４－２．送信処理の他の例〕
図５では、端末装置１０が、データの位置価値が閾値以上である場合に、そのデータをサーバ装置５０へ送信し、データの位置価値が閾値未満である場合に、そのデータをサーバ装置５０へ送信しない処理を一例として説明したが、データの送信は上記に限られない。この点について、以下に例示を記載する。
例えば、端末装置１０は、データの位置価値が閾値以上である場合に、そのデータをサーバ装置５０へ送信しないと決定し、データの位置価値が閾値未満である場合に、そのデータをサーバ装置５０へ送信すると決定してもよい。すなわち、端末装置１０は、データの位置価値が閾値以上である場合に、そのデータをサーバ装置５０へ送信せず、データの位置価値が閾値未満である場合に、そのデータをサーバ装置５０へ送信してもよい。
この場合、例えば、データセット評価タスクがプライバシー侵害度推定（自宅がバレる（「自宅特定」ともいう）など）であり、プライバシーを重度に侵害する、すなわちデータセットの価値を大きく上げるデータについては、端末装置１０は、そのデータをサーバ装置５０に送信しなくてもよい。上記の自宅特定の例の場合、端末装置１０は、自宅がバレない限りいくらでもデータをサーバ装置５０へ送信するが、自宅がバレそうなデータ（例えば位置価値が閾値以上であるデータ）はサーバ装置５０へ送信しなくてもよい。なお、上記は一例に過ぎず、端末装置１０は、種々の情報や条件を用いて、データをサーバ装置５０へ送信するか否かを決定してもよい。
推定したデータの位置価値は、様々な用途に用いられてもよい。上記のように、推定したデータの位置価値は、ユーザ（端末装置１０）が自分の位置をサーバ装置５０等の外部装置へ送信するかの基準として用いられてもよい。サーバ装置５０等の外部装置の管理者等、データの提供を受ける側（以下「データ利用者」ともいう）からすれば、価値（位置価値）が高いデータを望むと想定される。一方で、データを提供する側のユーザからすれば、価値（位置価値）が低いデータは送信してもよいが、価値（位置価値）が高いデータは無料では渡せないと考えると想定される。そこで、価値（位置価値）に応じたデータのオークションのようなアプリケーション（サービス）を提供してもよい。この場合、情報処理システム１は、データのオークションサービスを提供してもよい。例えば、情報処理システム１は、各データをその位置価値とともにデータ利用者へ提示し、データ利用者からの入札を受け付け、最大額の入札を行ったデータ利用者にそのデータを提供してもよい。例えば、情報処理システム１は、ユーザからデータの対価（最低落札額）の指定を受け付け、ユーザが提示する最低落札額よりも高い入札額で入札したデータ利用者にそのデータを提供してもよい。また、上述したように、タスクのタイプに応じて、データの送信可否を決定してもよい。例えばタスクが自宅特定等の「自宅がわかるか問題」である場合、「自宅がわかる情報として価値の高いものは渡さない」といったような、データの位置価値に応じたユーザの同意の取得を行ってもよい。
〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置（実施形態では「端末装置１０」。以下同様）は、取得部（実施形態では「取得部１５１」。以下同様）と、推定部（実施形態では「推定部１５２」。以下同様）とを有する。取得部は、各データが位置に関する情報を含むデータセットを取得する。また、推定部は、データセットに基づく第１集合を用いた場合の所定のタスクにおける評価である第１評価と、データセットに基づく集合であって、第１集合とは異なる第２集合を用いた場合の所定のタスクにおける評価である第２評価とにより、価値推定の対象となるデータである対象データの位置に関する価値を示す位置価値を推定する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、データセットに対象データが含まれる場合の所定のタスクにおける評価と、データセットに対象データが含まれない場合の所定のタスクにおける評価第２評価）とを算出し、それらの評価を用いて対象データの位置に関する価値を示す位置価値を推定することにより、データの位置に関する価値を適切に推定することができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、推定部は、第１集合の第１評価と、第２集合の第２評価との比較により、対象データの位置価値を推定する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、第１評価と第２評価とを比較して対象データの位置に関する価値を示す位置価値を推定することにより、データの位置に関する価値を適切に推定することができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、推定部は、第１集合の第１評価と、第２集合の第２評価との差分により、対象データの位置価値を推定する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、第１評価と第２評価との差分を算出することで対象データの位置に関する価値を示す位置価値を推定することにより、データの位置に関する価値を適切に推定することができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、推定部は、所定のタスクに第１集合を用いた場合の精度である第１精度と、所定のタスクにおける正解となる正解精度との差分である第１評価と、所定のタスクに第２集合を用いた場合の精度である第２精度と、正解精度との差分である第２評価とにより、対象データの位置価値を推定する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、正解精度との差分により第１評価と第２評価とを導出し、それらの評価を用いて対象データの位置に関する価値を示す位置価値を推定することにより、データの位置に関する価値を適切に推定することができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、推定部は、位置を用いたサービスに関する所定のタスクにおける第１評価と、第２評価とにより、対象データの位置価値を推定する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、位置を用いたサービスに関して、対象データの位置に関する価値を示す位置価値を推定することにより、データの位置に関する価値を適切に推定することができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、取得部は、ユーザの行動に関連するデータセットを取得する。推定部は、ユーザの位置に関連する所定のタスクにおける第１評価と、第２評価とにより、対象データの位置価値を推定する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、ユーザの行動に関連するデータセットを用いることで、ユーザの位置に関連する所定のタスクにおける対象データの位置に関する価値を示す位置価値を推定することにより、データの位置に関する価値を適切に推定することができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、推定部は、データセットに含まれないデータである対象データの位置価値を推定する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、データセットに含まれないデータである対象データとして、その対象データの位置に関する価値を示す位置価値を推定することにより、データセットに追加する前のデータの位置に関する価値を適切に推定することができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、取得部は、対象データを取得する。推定部は、データセットである第１集合の第１評価と、第１集合に対象データを追加した第２集合の第２評価との比較により、対象データの位置価値を推定する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、データセットに対象データが含まれない場合の所定のタスクにおける評価と、データセットに対象データが含まれる場合の評価とを算出し、それらの評価を用いて対象データの位置に関する価値を示す位置価値を推定することにより、データの位置に関する価値を適切に推定することができる。
また、実施形態に係る情報処理装置は、決定部（実施形態では「決定部１５３」。以下同様）を有する。決定部は、推定部により推定された対象データの位置価値に基づいて、対象データを外部装置（実施形態では「サーバ装置５０」。以下同様）へ送信するかを決定する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、対象データの位置価値に基づいて、対象データを外部装置へ送信するかを決定することにより、データの位置に関する価値に応じて、どのデータを外部装置へ送信すべきかを適切に決定することができる。したがって、情報処理装置は、不要なデータの送信を抑制し、データ通信量の増大を抑制することができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、決定部は、位置価値が所定値以上である場合、対象データを外部装置へ送信すると決定する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、位置価値が所定値以上である場合に、対象データを外部装置へ送信すると決定することにより、データの位置に関する価値が高いデータを外部装置へ送信すると決定することができる。したがって、情報処理装置は、不要なデータの送信を抑制し、データ通信量の増大を抑制することができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、決定部は、位置価値を提示したユーザの指示に応じて、対象データを外部装置へ送信するかを決定する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、データの位置価値を確認したユーザの指示に応じて対象データを外部装置へ送信するかを決定することにより、データの位置に関する価値に応じて、どのデータを外部装置へ送信すべきかを適切に決定することができる。したがって、情報処理装置は、不要なデータの送信を抑制し、データ通信量の増大を抑制することができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、決定部は、ユーザが対象データを外部装置へ送信すると指示した場合、対象データを外部装置へ送信すると決定する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、ユーザが対象データを外部装置へ送信すると指示した場合に、対象データを外部装置へ送信すると決定することにより、データの位置に関する価値が高いデータを外部装置へ送信すると決定することができる。したがって、情報処理装置は、不要なデータの送信を抑制し、データ通信量の増大を抑制することができる。
また、実施形態に係る情報処理装置は、送信部（実施形態では「送信部１５４」。以下同様）を有する。送信部は、決定部による決定に応じて、対象データを外部装置へ送信する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、決定に応じて、対象データを外部装置へ送信することにより、データの位置に関する価値に応じて、外部装置へデータを送信することができる。したがって、情報処理装置は、不要なデータの送信を抑制し、データ通信量の増大を抑制することができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、送信部は、決定部が対象データを外部装置へ送信すると決定した場合、対象データを外部装置へ送信する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、記対象データを外部装置へ送信すると決定した場合に、対象データを外部装置へ送信することにより、データの位置に関する価値に応じて、外部装置へデータを送信することができる。したがって、情報処理装置は、不要なデータの送信を抑制し、データ通信量の増大を抑制することができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、推定部は、データセットに含まれるデータである対象データの位置価値を推定する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、データセットに含まれるデータである対象データとして、その対象データの位置に関する価値を示す位置価値を推定することにより、データセットに含まれる任意のデータの位置に関する価値を適切に推定することができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、推定部は、データセットである第１集合の第１評価と、第１集合から対象データを除外した第２集合の第２評価との比較により、対象データの位置価値を推定する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、データセットに対象データが含まれない場合の所定のタスクにおける評価と、データセットに対象データが含まれる場合の評価とを算出し、それらの評価を用いて対象データの位置に関する価値を示す位置価値を推定することにより、データの位置に関する価値を適切に推定することができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、取得部は、データセットに追加する追加データを取得する。推定部は、データセットである第１集合の第１評価と、第１集合に追加データを追加した第２集合の第２評価との比較により、第１集合を対象データとして、第１集合の位置価値を推定する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、データセットに追加データが含まれない場合の所定のタスクにおける評価と、データセットに追加データが含まれる場合の評価とを算出し、それらの評価を用いてデータセットの位置に関する価値を示す位置価値を推定することにより、データの位置に関する価値を適切に推定することができる。
また、実施形態に係る情報処理装置において、推定部は、データセットである第１集合の第１評価と、第１集合から所定のデータを除外した第２集合の第２評価との比較により、第１集合を対象データとして、第１集合の位置価値を推定する。
このように、実施形態に係る情報処理装置は、データセットに所定のデータが含まれない場合の所定のタスクにおける評価と、データセットに所定のデータが含まれる場合の評価とを算出し、それらの評価を用いてデータセットの位置に関する価値を示す位置価値を推定することにより、データの位置に関する価値を適切に推定することができる。
〔６．プログラム〕
上述してきた端末装置１０による処理は、本願に係る情報処理プログラムにより実現される。例えば、端末装置１０に係る推定部１５２は、端末装置１０が有するＣＰＵやＭＰＵ等によって、情報処理プログラムがＲＡＭを作業領域として、情報処理プログラムに係る処理手順が実行されることにより実現される。例えば、端末装置１０に係る推定部１５２は、端末装置１０が有するＣＰＵやＭＰＵ等によって、情報処理プログラムがＲＡＭを作業領域として、情報処理プログラムに係る推定処理等の情報処理手順が実行されることにより実現される。端末装置１０に係る他の部も同様に、情報処理プログラムによる各手順が実行されることにより実現される。例えば、位置価値を推定する情報処理プログラムはコンテンツを表示するアプリ等に含まれてもよい。
なお、本願に係る端末装置１０が実行する処理は、必ずしも全てが情報処理プログラムによって実現されるものでなくてもよい。例えば、センサ部１６は、端末装置１０における各種のセンサ情報を検知する。このとき、端末装置１０における各種のセンサ情報等は、端末装置１０が有するＯＳ（Operating System）によって検知されてもよい。すなわち、情報処理プログラム自体が、上述してきたような端末装置１０で実行される処理を実行するのではなく、ＯＳによって取得されたデータ（例えば、端末装置１０が有するセンサや回路等を利用して取得されるデータ）を受け取ったり、検知したりすることにより、上述してきた端末装置１０の処理を実現するようにしてもよい。また、端末装置１０が有するＯＳに情報処理プログラムが含まれてもよい。
〔７．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置１０は、例えば図６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６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Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
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。演算装置１０３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等により実現される。
一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）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）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置１０５０は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、ＵＳＢメモリやＳＤ（Secure Digital）メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、クラウドストレージ（オンラインストレージ）やＮＡＳ（Network Attached Storage）、ファイルサーバ等であってもよい。
出力Ｉ／Ｆ１０６０は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等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ーフェイスであり、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Ｉ／Ｆ１０７０は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及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ーフェイスであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。
また、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０はそれぞれ出力装置１０１０及び入力装置１０２０と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、ワイヤレス機器であってもよい。
また、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０も、入出力Ｉ／Ｆとして一体化していてもよい。
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、又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。
ネットワークＩ／Ｆ１０８０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。
演算装置１０３０は、出力Ｉ／Ｆ１０６０や入力Ｉ／Ｆ１０７０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。
例えば、コンピュータ１０００が端末装置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を実行することにより、制御部１５の機能を実現する。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器から取得した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してもよい。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。
以上、本願の実施形態および変形例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、発明の開示の行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。
〔８．その他〕
また、上記各実施形態および変形例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、上述してきた各実施形態および変形例は、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、上述してきた「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、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１１ 通信部
１２ 入力部
１３ 表示部
１４ 記憶部
１４１ 価値推定用情報記憶部
１５ 制御部
１５１ 取得部
１５２ 推定部
１５３ 決定部
１５４ 送信部
１６ センサ部
５０ サーバ装置

Claims (19)

  1. 各データが位置に関する情報を含むデータセットを取得する取得部と、
    前記データセットである第１集合を用いた場合の所定のタスクにおける評価である第１評価と、前記第１集合にデータを追加するか、または前記第１集合からデータを除外した集合であって、前記第１集合とは異なる第２集合を用いた場合の前記所定のタスクにおける評価である第２評価とにより、価値推定の対象となるデータである対象データであって、前記第１集合、前記第１集合に追加されたデータ、前記第１集合から除外されたデータのいずれかである前記対象データの位置に関する価値を示す位置価値を推定する推定部と、
    を備え、
    前記推定部は、
    前記所定のタスクに前記第１集合を用いた場合の精度である第１精度と、前記所定のタスクにおける正解となる正解精度との差分である前記第１評価と、前記所定のタスクに前記第２集合を用いた場合の精度である第２精度と、前記正解精度との差分である前記第２評価とにより、前記対象データの前記位置価値を推定する
    ことを特徴とする情報処理装置。
  2. 前記推定部は、
    前記第１集合の前記第１評価と、前記第２集合の前記第２評価との比較により、前記対象データの前記位置価値を推定する
    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、
    前記第１集合の前記第１評価と、前記第２集合の前記第２評価との差分により、前記対象データの前記位置価値を推定する
    ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 前記推定部は、
    位置を用いたサービスに関する前記所定のタスクにおける前記第１評価と、前記第２評価とにより、前記対象データの前記位置価値を推定する
    ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  5. 前記取得部は、
    ユーザの行動に関連する前記データセットを取得し、
    前記推定部は、
    前記ユーザの位置に関連する前記所定のタスクにおける前記第１評価と、前記第２評価とにより、前記対象データの前記位置価値を推定する
    ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 前記推定部は、
    前記データセットに含まれないデータである前記対象データの前記位置価値を推定する
    ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  7. 前記取得部は、
    前記対象データを取得し、
    前記推定部は、
    前記データセットである前記第１集合の前記第１評価と、前記第１集合に前記対象データを追加した前記第２集合の前記第２評価との比較により、前記対象データの前記位置価値を推定する
    ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
  8. 前記推定部により推定された前記対象データの前記位置価値に基づいて、前記対象データを外部装置へ送信するかを決定する決定部、
    をさらに備え、
    ことを特徴とする請求項６または請求項７に記載の情報処理装置。
  9. 前記決定部は、
    前記位置価値が所定値以上である場合、前記対象データを前記外部装置へ送信すると決定する
    ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
  10. 前記決定部は、
    前記位置価値を提示したユーザの指示に応じて、前記対象データを前記外部装置へ送信するかを決定する
    ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
  11. 前記決定部は、
    前記ユーザが前記対象データを前記外部装置へ送信すると指示した場合、前記対象データを前記外部装置へ送信すると決定する
    ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
  12. 前記決定部による決定に応じて、前記対象データを前記外部装置へ送信する送信部、
    をさらに備えることを特徴とする請求項９～１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  13. 前記送信部は、
    前記決定部が前記対象データを前記外部装置へ送信すると決定した場合、前記対象データを前記外部装置へ送信する
    ことを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
  14. 前記推定部は、
    前記データセットに含まれるデータである前記対象データの前記位置価値を推定する
    ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  15. 前記推定部は、
    前記データセットである前記第１集合の前記第１評価と、前記第１集合から前記対象データを除外した前記第２集合の前記第２評価との比較により、前記対象データの前記位置価値を推定する
    ことを特徴とする請求項１４に記載の情報処理装置。
  16. 前記取得部は、
    前記データセットに追加する追加データを取得し、
    前記推定部は、
    前記データセットである前記第１集合の前記第１評価と、前記第１集合に前記追加データを追加した前記第２集合の前記第２評価との比較により、前記第１集合を前記対象データとして、前記第１集合の前記位置価値を推定する
    ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  17. 前記推定部は、
    前記データセットである前記第１集合の前記第１評価と、前記第１集合から所定のデータを除外した前記第２集合の前記第２評価との比較により、前記第１集合を前記対象データとして、前記第１集合の前記位置価値を推定する
    ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  18. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    各データが位置に関する情報を含むデータセットを取得する取得工程と、
    前記データセットである第１集合を用いた場合の所定のタスクにおける評価である第１評価と、前記第１集合にデータを追加するか、または前記第１集合からデータを除外した集合であって、前記第１集合とは異なる第２集合を用いた場合の前記所定のタスクにおける評価である第２評価とにより、価値推定の対象となるデータである対象データであって、前記第１集合、前記第１集合に追加されたデータ、前記第１集合から除外されたデータのいずれかである前記対象データの位置に関する価値を示す位置価値を推定する推定工程と、
    を含み、
    前記推定工程は、
    前記所定のタスクに前記第１集合を用いた場合の精度である第１精度と、前記所定のタスクにおける正解となる正解精度との差分である前記第１評価と、前記所定のタスクに前記第２集合を用いた場合の精度である第２精度と、前記正解精度との差分である前記第２評価とにより、前記対象データの前記位置価値を推定する
    ことを特徴とする情報処理方法。
  19. 各データが位置に関する情報を含むデータセットを取得する取得手順と、
    前記データセットである第１集合を用いた場合の所定のタスクにおける評価である第１評価と、前記第１集合にデータを追加するか、または前記第１集合からデータを除外した集合であって、前記第１集合とは異なる第２集合を用いた場合の前記所定のタスクにおける評価である第２評価とにより、価値推定の対象となるデータである対象データであって、前記第１集合、前記第１集合に追加されたデータ、前記第１集合から除外されたデータのいずれかである前記対象データの位置に関する価値を示す位置価値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、
    前記所定のタスクに前記第１集合を用いた場合の精度である第１精度と、前記所定のタスクにおける正解となる正解精度との差分である前記第１評価と、前記所定のタスクに前記第２集合を用いた場合の精度である第２精度と、前記正解精度との差分である前記第２評価とにより、前記対象データの前記位置価値を推定する
    ことを特徴とする情報処理プログラム。
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