JP7237527B2 - ネットワーク化された機器のユーザインタラクション分析 - Google Patents

Description

記載された実施形態及びその利点は、添付の図面と併せて以下の説明を参照することによって最もよく理解されるであろう。これらの図面は、記載された実施形態の趣旨及び範囲から逸脱することなく、当業者によって記載された実施形態になされ得る形態及び詳細のいかなる変更も決して制限しない。

技術の進歩により、ますます多くの数の機器が、インターネットまたは他のネットワークにアクセスすることを可能にしている。例えば、冷蔵庫、電子レンジ、サーモスタット、腕時計、照明、コーヒーメーカー、または事実上いかなる他の機器にも、無線接続を提供することができる。そのようなネットワーク化された機器は、接続されていない機器ができない制御及びフィードバックのカスタマイズを提供することができる。例えば、ネットワーク化された機器は、機器の状態の指標、センサの読み取り値、動作ログ、または他の情報を提供することができる。ネットワーク接続を介して、ネットワーク化された機器を制御または構成することもできる。

ネットワーク化された機器は、接続されていない機器に比べて追加の利点を提供することができるが、一部のユーザは提供された特徴を利用しないかもしれない。ネットワーク化された機器によって提供される追加の特徴を利用していないユーザは、当該機器で満足しない場合がある。したがって、ネットワーク化された機器とのユーザインタラクションを増加させると、ユーザ満足度を増加することができる。しかしながら、一部のネットワーク化された機器とのユーザイントラクションを判定することは、様々な理由で困難な場合がある。第１に、ネットワーク化された機器は、ネットワーク化された機器に関係しないアプリケーションまたは装置によって制御され得る。例えば、ホームオートメーション製品では、ネットワーク化された機器は、ネットワーク化された機器と無関係である制御ユニットによって制御され得る。したがって、ユーザと制御ユニットとの間のインタラクションは、ネットワーク化された機器とのインタラクションを監視しようと試みるサーバと共有されない可能性がある。加えて、ユーザインタラクションを監視するシステムを備えたネットワーク化された機器によって共有されるデータには、特定のユーザインタラクションのログを含んでいない場合がある。代わりに、共有データには、動作、センサ読み取り値、またはネットワーク化された機器に関する他の情報を含むことができる。

いくつかの実施形態に従って使用することができるインタラクション監視システムの一実施形態の概略図である。 いくつかの実施形態によるインタラクション監視システムによって使用される制御信号データ例を示す動作図である。 いくつかの実施形態によるインタラクション監視システムによって使用される制御信号データ例を示す動作図である。 いくつかの実施形態によるインタラクション監視システムによって使用される制御信号データ例を示す動作図である。 いくつかの実施形態によるインタラクション監視システムによって使用される制御信号データ例を示す動作図である。 いくつかの実施形態に従って使用することができるネットワーク化された機器の一実施形態を示す概略図である。 いくつかの実施形態によるログデータに基づいて、フィードバック応答を判定する方法の一実施形態のフロー図である。 本明細書に記載の実施形態を実施することができるコンピューティング機器例を示す図である。

いくつかの実施形態では、ネットワーク化された機器とのユーザイントラクションレベルを判定するために、インタラクション監視システムは、当該機器とのユーザインタラクションレベルの予測を生成するために、ネットワーク化された機器によって生成された制御信号のような、ネットワーク化された機器からのログデータを受信して分析することができる。いくつかの実施形態では、インタラクション監視システムは、特定のネットワーク化された機器のログデータを受信することができる。次いで、インタラクション監視システムは、ネットワーク化された機器から受信したログデータを分析することができる。いくつかの実施形態では、分析により、ログデータに基づいたユーザのインタラクションに関する一組の特徴を生成する。例えば、分析は、インタラクション間の時間量、機器の全動作時間、機器のサイクル、機器動作における変化間の時間など、１つ以上の時間的特徴を生成することができる。いくつかの実施形態では、代わりに、または加えて、他の特徴を生成することができる。例えば、平均電力レベル、電力レベルへの変更回数、またはネットワーク化された機器とのユーザのインタラクションを示し得る他の任意の特徴などである。いくつかの実施形態では、インタラクション監視システムは、経時的な制御信号の分散を使用して、ユーザインタラクションレベルを判定する。例えば、インタラクション監視システムは、より高いレベルのユーザインタラクションでより高い制御信号の分散と、より低いレベルのユーザインタラクションでより低い制御信号の分散とを相関させることができる。

インタラクション監視システムは、制御信号を使用して特徴を判定することに加えて、制御信号と他の事象との間の相関関係を判定するために、当該ネットワーク化された機器、または他のネットワーク化された機器からの追加情報を使用することができる。例えば、ネットワーク化された機器からのセンサ出力を制御信号応答に相関させて、特定のセンサ出力がユーザインタラクションの可能性の増加または減少に関連しているか否かを判定することができる。

いくつかの実施形態では、判定された特徴に基づいて、インタラクション監視システムは、特定のネットワーク化された機器のユーザに対するユーザ関与レベルを分類することができる。例えば、ユーザに対して判定された特徴は、他のユーザの特徴と比較されて、ユーザが平均的なユーザよりも多く、または少なく関与しているか否かを判定することができる。いくつかの実施形態では、ユーザは、各ユーザの１つ以上の時間的特徴に基づいてユーザを分類する、一組のルールに基づいて分類されてもよい。

ユーザに対するインタラクション分類に基づいて、インタラクション監視システムは、ユーザに提供するフィードバック応答を判定することができる。いくつかの実施形態では、ユーザに対するフィードバック応答は、機器または機器に関連付けられたプログラムをインストールするためのガイダンスまたは命令、機器の使用を支援するカスタマーサポート、機器によって使用されるリソースの補充、ユーザへの追加製品の推奨、ユーザが機器の新しい機能を試すことへの促進、あるいはネットワーク化された機器に関する追加の命令または情報のユーザへの提供を含んでいてもよい。

いくつかの実施形態では、インタラクション監視システムによって監視されているネットワーク化された機器は、ＩｏＴに接続された消費者家庭用機器であってもよい。ネットワーク化された機器は、壁のプラグに差し込まれるか、または電池式で動くことができる。いくつかの実施形態では、ネットワーク化された機器の特徴または構成は、ネットワークを介して受信される制御信号によって制御されてもよい。いくつかの実施形態では、ネットワーク化された機器は、追加機能を提供するための複数の特徴を有することができる。ネットワーク化された機器は、ネットワーク化された機器の動作を制御するための１つ以上の処理機器及び１つ以上のトランシーバを含むことができる。例えば、処理機器は、機器の機能をいつオンにするかまたはオフにするかを判定することができる。いくつかの実施形態では、処理機器は、ネットワーク化された機器の動作または状態に関するログデータを記録することもできる。例えば、処理機器は、処理機器によって特徴に提供される制御信号を記録してもよい。いくつかの実施形態では、処理機器は、センサ出力データ、追加の制御データなど、追加情報も記録してもよい。例えば、処理機器は、温度、湿度、動き、光センサ、ガスセンサ、またはネットワーク化された機器上に存在する他のあらゆるセンサのうちの１つ以上を記録することができる。

いくつかの実施形態では、ネットワーク化された機器は、処理機器及びトランシーバを介して、無線ネットワークに接続されていてもよい。ネットワーク化された機器は、動作を変更するための構成情報または命令を使用して、無線ネットワークを介してデータを受信することができる。例えば、ネットワーク化された機器によって受信されたメッセージは、機器のタイマーを設定すること、機器をオンもしくはオフにすること、または機器の動作を変更することができる。ネットワーク化された機器はまた、動作中に処理機器によって格納されたログデータのうちの少なくとも一部を提供してもよい。いくつかの実施形態では、ログデータは、設定された間隔で機器からアップロードされてもよい。例えば、データは毎時間、毎日、毎週、または他の任意の間隔でアップロードすることができる。いくつかの実施形態では、ログデータは、ネットワーク化された機器で連続的にアップロードされてもよく、または一定のネットワーク条件が満たされたときにアップロードされてもよい。

いくつかの実施形態では、ネットワーク化された機器からのログデータをインタラクション監視システムにアップロードすることができる。次いで、インタラクション監視システムは、ログデータをフィルタリングして分析し、ログデータの特徴を判定することができる。例えば、特定のユーザに関連付けられたログデータについて、ユーザインタラクションを示す時間的特徴が判定されてもよい。インタラクション監視システムは、ユーザとネットワーク化された機器との間のインタラクションレベルを分類するためにその特徴を使用することができる。次に、いくつかの実施形態では、インタラクション監視システムは、少なくとも部分的に、インタラクションレベルに基づいて、ユーザに提供するフィードバック応答を判定することができる。その後、インタラクション監視システムは、ユーザに関連付けられたインターフェースを介して、フィードバック応答をユーザに提供することができる。例えば、インタラクション監視システムは、ユーザに関連付けられたアカウントへの電子メール、ユーザに関連付けられた機器上のアプリケーションへの警告を提供することができ、またはユーザのインタラクションレベルに合わせたいくつかのフィードバック応答をユーザに提供することができる。

以下で説明されるいくつかの実施形態は、ネットワーク化された機器を参照して一般的に説明されるが、インタラクション監視システムは、様々な他のネットワーク化された機器にも使用され得る。例えば、インタラクション監視システムは、冷蔵庫、電子レンジ、サーモスタット、腕時計、照明、または他のネットワーク化された機器など、他のネットワーク化された機器からの制御信号を監視することができる。

図１は、本開示の実装形態で使用するためのインタラクション監視システム１００を示す図である。特有の構成要素がインタラクション監視システム１００に開示されているが、このような構成要素は実例であることを理解されたい。すなわち、本発明の実施形態は、インタラクション監視システム１００に列挙された様々な他の構成要素または構成要素の変形を有するのによく適している。インタラクション監視システム１００内の構成要素は、提示された構成要素以外の構成要素と共に動作することができ、インタラクション監視システム１００の構成要素のすべてがインタラクション監視システム１００の目標を達成するために必要とされるものではないことが理解されよう。例えば、いくつかの実施形態では、特徴生成器１１２及び関与分類器１１４は、多段ニューラルネットワークのような単一のユニットであってもよい。

図１では、インタラクション監視システム１００は、ネットワーク１４０を介してネットワーク化された機器１５０からログデータを受信する。いくつかの実施形態では、ネットワーク化された機器１５０によって提供されるログデータは、ネットワーク化された機器１５０の処理機器またはコントローラによって生成された制御信号のログを含むことができる。いくつかの実施形態では、ネットワーク化された機器は、ユーザが、機能のオンまたはオフを切り替えるなど、ネットワーク化された機器１５０の設定または構成を変更することができるインターフェースを有することができる。いくつかの実施形態では、ネットワーク化された機器１５０は、ネットワーク接続を介して制御されてもよい。例えば、ユーザは、ネットワーク化された機器１５０を制御するために、ユーザ機器１６０と相互作用することができる。

ネットワーク化された機器１５０によって受信された設定、構成、または命令に基づいて、ネットワーク化された機器は、その特徴に関連する１つ以上の動作を実行することができる。いくつかの実施形態では、動作は、ネットワーク化された機器１５０の１つ以上の処理機器またはコントローラで生成された制御信号を使用して行われてもよい。次に、ネットワーク化された機器１５０は、動作中に使用される制御信号のログを格納することができる。いくつかの実施形態では、ネットワーク化された機器１５０はまた、ネットワーク化された機器１５０によって使用される、またはネットワーク化された機器１５０によって生成されるセンサ読み取り値、エラー、または他のデータのログも格納することもできる。

ネットワーク化された機器１５０は、格納されたログデータをネットワーク１４０を介して継続的または間欠的にインタラクション監視システム１００に送信することができる。ログデータは、無線接続が利用可能であるとき、設定された間隔で定期的に、またはネットワーク化された機器１５０によって定義された他の回数で送信されてもよい。例えば、ネットワーク化された機器は、動き検出器のようなセンサ読み取りに応答して、ログデータを提供することができる。いくつかの実施形態では、インタラクション監視システム１００は、ユーザにフィードバックを生成する時間を判定するときに、ネットワーク化された機器１５０またはユーザ機器１６０からログデータを引き出すことができる。

いくつかの実施形態では、ユーザ機器１６０は、スマートホームハブ、スマートフォンまたはタブレットなどのモバイル機器、コンピュータ、または別のタイプの機器であってもよい。ユーザ機器１６０は、ネットワーク化された機器１５０の制御に特化したアプリケーションを含むことができ、またはユーザ機器１６０は、ウェブブラウザもしくは他のアプリケーションを介して、ネットワーク化された機器１５０の動作を制御することができる。いくつかの実施形態では、ネットワーク化された機器１５０の特徴、構成、または設定のうちの少なくとも一部を各々制御することができる複数のユーザ機器１６０が存在し得る。

インタラクション監視システム１００は、ネットワーク化された機器１５０からログデータ１２２を受信することができる。インタラクション監視システム１００は、ログデータ１２２内の情報を分析するための複数のサブシステムまたはモジュールを有することができる。例えば、インタラクション監視システム１００は、特徴生成器１１２、関与分類器１１４、及びフィードバック生成器１１６を有することができる。いくつかの実施形態では、インタラクション監視システム１００は、より少ないまたは追加の処理構成要素を有することができる。加えて、インタラクション監視システムは、インタラクション監視システムによって使用されるフィードバックルール１１８、関与ルール１２０、及びユーザデータ１２４だけでなく、ログデータ１２２を格納するための複数のデータストアを有することができる。いくつかの実施形態では、追加のデータストアは、追加のルールまたは情報を格納することができる。

いくつかの実施形態では、特徴生成器１１２、関与分類器１１４、及びフィードバック生成器１１６は、動作可能に通信可能に互いに結合されていてもよい。例えば、構成要素は、データを互いに提供することができる。加えて、データストア１１８、１２０、１２２、及び１２４は、特徴生成器１１２、関与分類器１１４、及びフィードバック生成器１１６に、通信可能にまたは動作可能に結合されていてもよい。様々な実施形態では、インタラクション監視システム１００の構成要素は、図１に示す以外の他の方法で動作可能にまたは通信可能に結合されていてもよい。

いくつかの実施形態では、インタラクション監視システム１００は、ログデータ１２２に対して前処理を実行することができる。例えば、インタラクション監視システム１００は、多くのネットワーク化された機器１５０からログデータ１２２を受信し、インタラクション監視システム１００は、ネットワーク化された特定の機器１５０またはネットワーク化された機器に関連付けられたユーザの識別に基づいて、ログデータ１２２をフィルタリングすることができる。いくつかの実施形態では、ログデータ１２２はまた、雑音、異常値データ点、ユーザインタラクションを監視するために使用されない信号を除去するために、またはそうでなければネットワーク化された機器１５０とのユーザの関与レベルを判定する際に使用するログデータ１２２を準備するためにフィルタリングされてもよい。

いくつかの実施形態では、インタラクション監視システム１００は、ニューラルネットワークまたは他の機械学習アルゴリズムを訓練して、複数のネットワーク化された機器から受信したログデータから、一組の特徴を判定することができる。例えば、インタラクション監視システム１００は、調査を完了したユーザに関連付けられた複数の機器からログデータを受信してもよく、当該調査は、ネットワーク化された機器のうちの１つ以上の異なる特徴に対する１つ以上の満足度の指標を提供する。次いで、ログデータは、ニューラルネットワークへの入力として、ネットワークに対する出力としてのユーザ調査からの満足度レベルと一緒に提供され得る。次に、システムによって閾値レベルの精度が達成されるまで、ネットワークは入力及び出力で訓練されてもよい。

いくつかの実施形態では、特徴生成器１１２は、ログデータ１２２に関する複数の特徴を判定することができる。例えば、特徴生成器１１２は、ネットワーク化された機器１５０の制御信号を示すログデータ１２２からデータ点を取り、データから１つ以上の特徴を判定することができる。特徴には、機器の使用頻度、機器の合計使用期間、機器を使用するサイクル数、機器使用間の平均時間、使用される度の機器の平均使用期間、または機器が使用されてきた時間または頻度の他の指標などの時間的特徴を含むことができる。いくつかの実施形態では、特徴生成器１１２は、制御信号が示す平均電力レベル、異なるタイプの制御信号の数、またはログデータ１２２に存在する他の特徴などの他の特徴を計算することができる。いくつかの実施形態では、特徴生成器１１２によって生成された特徴は、制御信号レベルの分散であってもよい。例えば、分散は、制御信号が一定期間にわたりどのくらい変化したかを示すことができ、これは、ユーザインタラクションの指標を提供することができる。いくつかの実施形態では、特徴生成器は、信号と関連付けるエントロピーを計算して、インタラクションのレベルを判定することができる。

いくつかの実施形態では、特徴は、ニューラルネットワークに基づいて、特徴生成器１１２によって抽出されてもよい。例えば、特徴発生器１１２は、時間の経過と共に複数のユーザ及びネットワーク化された機器に関連付けられた一組のログデータによって訓練されたニューラルネットワークであってもよく、またはそれを含んでいてもよい。ニューラルネットワークは、ユーザ満足度レベル、またはネットワーク化された機器に提供されるログデータの他の特徴を生成することができる。

いくつかの実施形態では、特徴生成部１１２は、受信したログデータまたはユーザに関連付けられた他のログデータから、追加の特徴を抽出することができる。例えば、特徴生成器１１２は、ユーザが、週末は異なる温度プロフィールをどのように設定するかを理解したが、照明に設定可能な複数のモードがあるとは理解していない可能性があることを判定することができる。いくつかの実施形態では、特徴生成器１１２は、フィードバック応答が、使用していない追加の特徴についてユーザにさらに指示することができるように、ユーザが現在どのように機器の特徴を使用しているかをさらに判定することができる。

特徴生成器１１２によって生成された特徴は、ネットワーク化された機器１５０のユーザの関与レベルを判定するために、関与分類器１１４によって使用されてもよい。関与分類器１１４は、生成された特徴に基づいてユーザの関与レベルを判定するために、一組の関与ルール１２０を使用することができる。いくつかの実施形態では、関与ルール１２０は、ログデータ１２２内の制御信号の１つ以上の時間的特徴を重み付けすることができる。例えば、関与ルール１２０は、使用頻度の特徴及び合計の使用時間の特徴に適用する重みを提供することができる。関与分類器１１４は、これらのルールを、ユーザの関与のスコアまたは他の指針をユーザが判定するための特徴に適用することができる。いくつかの実施形態では、関与分類器１１４は、スコアに基づいて、低、中、または高関与などの分類を提供することができる。いくつかの実施形態では、関与分類器は、スコア自体を提供することができる。いくつかの実施形態では、関与分類器１１４は、ネットワーク化された機器１５０の異なる使途に特有である特徴を生成することができる。例えば、関与分類器１１４は、ネットワーク化された機器１５０のにおいの特徴に対する分類スコア、ネットワーク化された機器１５０の光の特徴に対する第２のスコア、またはネットワーク化された機器１５０の他の特徴及び構成要素に対する他のスコアを判定することができる。

いくつかの実施形態では、関与分類器１１４は、特徴生成器１１２によって抽出された特徴を、訓練されたニューラルネットワークに提供することに基づいて、ユーザに対する分類を判定することができる。例えば、特徴生成器１１２は、関与分類器１１４に複数の時間的特徴を提供することができる。関与分類器１１４は、複数のユーザ及びネットワーク化された機器に関連付けられた一組の時間的特徴によって訓練されたニューラルネットワークであってもよく、またはそれを含んでいてもよい。次いで、ニューラルネットワークは、特徴生成器１１２によって分析された新たなログデータに対して受信された時間的特徴に基づいて、ユーザ満足度レベル、または他の関与分類を生成することができる。

フィードバック生成器１１６は、関与分類に基づいて、ユーザに提供するフィードバック応答を判定することができる。例えば、フィードバック応答は、ネットワーク化された機器１５０をインストールするための追加のガイダンス、または機器に関与していないユーザに応答して、ネットワーク化された機器１５０に対する制御アプリケーションを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、関与分類器１１４によって判定された関与レベルに応じて、複数のフィードバック応答が存在し得る。例えば、カスタマーサポートを提供するフィードバック応答は、関与の低いユーザに提供することができ、一方、追加の製品を推奨するフィードバック応答は、高い関与を示すユーザに提供することができる。フィードバック生成器１１６は、フィードバックルール１１８に基づいて、適切なフィードバックを判定してもよい。フィードバックルール１１８は、ユーザに対して判定された関与レベルを特定のタイプのフィードバックと相関させることができる。いくつかの実施形態では、フィードバックルール１１８は、後で同じレベルの関与に応答して、異なるフィードバックが提供されるように、更新または変更することができる。いくつかの実施形態では、フィードバック生成器１１６は、ユーザからのインタラクションのタイプに基づいて、フィードバック応答をさらに判定することができる。例えば、ネットワーク化された機器１５０の１つの特徴が、ユーザによって関与されており、別の特徴が関与されていない場合、フィードバック生成器１１６は、関与されている特徴のタイプに基づいて、応答を判定することができる。

いくつかの実施形態では、フィードバック生成器１１６は、フィードバックを生成するための追加情報を考慮に入れることができる。例えば、フィードバック生成器１１６は、ユーザデータ１２４を使用して、ユーザに提供された以前のフィードバック応答を判定することができる。フィードバック応答はまた、ユーザデータ１２４に格納された人口統計データ、履歴データ、または他のデータを使用して、ユーザデータ１２４及び判定された関与レベルに基づいて、ユーザに合わせたフィードバック応答を判定することもできる。

インタラクション監視システム１００が、ネットワーク化された機器１５０に関連付けられたログデータ１２２に基づいて、ユーザに提供するためのフィードバック応答を判定すると、インタラクション監視システム１００は、そのフィードバックをユーザに提供することができる。いくつかの実施形態では、インタラクション監視システム１００は、ネットワーク化された機器１５０のユーザに関連付けられた１つ以上の連絡先オプションをユーザデータ１２４から決定することができる。例えば、連絡先オプションは、電子メールアカウント、ユーザに登録された機器にインストールされたアプリケーション、電話番号、または他の連絡方法であってもよい。次いで、インタラクション監視システム１００は、判定されたフィードバック応答をサポートする連絡先オプションを決定し、フィードバック応答をユーザに提供することができる。その後、いくつかの実施形態では、フィードバック生成器１１６またはインタラクション監視システム１００の通信モジュールは、フィードバックのタイプに基づいて、判定されたフィードバック応答をユーザ機器１６０またはネットワーク化された機器１５０に提供することができる。

図２Ａ～２Ｄは、特定のネットワーク化された機器に関連付けられた制御信号レベル例を示す。例えば、制御信号は、図１に示すように、ネットワーク化された機器１５０によって生成されてもよい。いくつかの実施形態では、制御信号は、ネットワーク化された機器から受信したログデータから、インタラクション監視システムによってフィルタリングすることができる。いくつかの実施形態では、制御信号は、ネットワーク化された機器の構成要素のパルス幅変調制御のデューティサイクルを示すことができる。いくつかの実施形態では、制御信号は、ネットワーク化された機器の１つ以上の特徴を制御することができる。

図２Ａでは、ログデータに示される制御信号レベルは一定レベルである。これは、ユーザがネットワーク化された機器をプラグに差し込んだが、その後の操作を一切変更しなかったことを示している可能性がある。これは、ユーザが制御信号の動作を変更していないか、ネットワーク化された機器に命令または構成を提供していないことを示している可能性がある。ネットワーク化された機器のネットワーク化された特徴を使用していないユーザは、ネットワーク化された機器で満足しない場合がある。

図２Ｂでは、制御信号は、それが一定期間にわたり、数回オン及びオフにされたことを示している。制御信号はまた、異なる時間で異なるレベルにある。したがって、インタラクション監視システムは、図２Ｂに示す制御信号ログデータに基づいて、ユーザが機器と関与していると判定することができる。

図２Ｃでは、制御信号は、ネットワーク化された機器が単一の電力レベルで動作していたが、監視された期間にわたり、数回オン及びオフにされたことを示している。したがって、インタラクション監視システムは、ユーザが関与していると判定することができる。しかしながら、ユーザは、動作レベルの変更またはタイマーの設定などの追加の特徴を使用することができたかもしれない。いくつかの実施形態では、インタラクション監視システムは、ネットワーク化された機器の追加の特徴に関する情報を提供するフィードバック応答を提供することができる。

図２Ｄでは、制御信号は、ネットワーク化された機器が複数の機会に使用されたことを示している。制御信号はまた、ネットワーク化された機器の動作の電力レベルが経時的に変化したことを示している。したがって、インタラクション監視システムは、ユーザが関与したと判定することができる。いくつかの実施形態では、ネットワーク化された機器が頻繁にオフ状態にある場合、インタラクション監視システムは、ネットワーク化された機器の位置にネットワークエラーが存在する可能性があると判定することができる。したがって、インタラクション監視システムは、ネットワーク化された機器のネットワークの不具合対策をするためにフィードバック応答を提供することができる。

図３は、ネットワーク化された機器例３００を示す。ネットワーク化された機器３００は、図１に示すようなネットワーク化された機器１５０であってもよい。ネットワーク化された機器は、特徴１ ３１０、特徴２ ３１２、プロセッサ３２０、及びトランシーバ３３０を含むことができる。加えて、ネットワーク化された機器３００は、ログデータ３４０またはネットワーク化された機器３００の動作に関連する他の情報を格納するためのデータストアを含むことができる。

いくつかの実施形態では、プロセッサ３２０は、特徴１ ３１０、特徴２ ３１２、トランシーバ３３０、及びログデータ３４０に動作可能にまたは通信可能に結合されていてもよい。例えば、プロセッサ３２０は、制御信号を特徴３１０、３１２に提供することができる。加えて、プロセッサは、データをログデータ３４０に格納するか、またはログデータ３４０内のデータを取り出すことができる。さらに、プロセッサは、データをトランシーバ３３０に提供し、トランシーバ３３０を介してデータを受信することができる。様々な実施形態では、ネットワーク化された機器の構成要素は、図３に示す以外の他の方法で動作可能にまたは通信可能に結合されていてもよい。

トランシーバ３３０は、ネットワーク化された機器３００が動作を実行するために使用する命令、構成、設定、または他の情報を含むデータを、１つ以上のコントローラから受信することができる。トランシーバ３３０はまた、ネットワークを介して、ネットワーク化された機器の動作を示すログデータ３４０などのデータを、インタラクション監視システムに提供してもよい。

いくつかの実施形態では、ネットワーク化された機器３００は、１つ以上の特徴（例えば、特徴１ ３１０及び特徴２ ３１２）を含むことができる。特徴は、ネットワーク上のコマンドによって制御され得るネットワーク化された機器３００に、またはネットワーク上で変更され得る構成に基づいて、１つ以上の機能を提供することができる。いくつかの実施形態では、ネットワーク化された機器３００は、ネットワーク化された機器の機能を提供するために、単一の特徴（例えば、特徴１ ３１０または特徴２ ３１２のうちの１つ）のみを含むことができる。いくつかの実施形態では、ネットワーク化された機器３００は、図３に示す以外の追加の特徴を含むことができる。

プロセッサ３２０は、トランシーバ３３０を介して受信した信号を使用して、ネットワーク化された機器３００の動作を判定して制御することができる。例えば、ネットワーク化された機器３００の構成設定に基づいて、処理機器は、特徴（例えば、特徴１ ３１０または特徴２ ３１２）の制御信号を増減することができる。いくつかの実施形態では、プロセッサ３２０は、特徴３１０、３１２からの出力エネルギーを判定する制御信号で特徴３１０、３１２を制御することができる。いくつかの実施形態では、制御信号は、特徴３１０、３１２に対する電力出力を制御するパルス幅変調信号である。

個々の特徴の出力エネルギーを制御することに加えて、プロセッサ３２０は、活動ログをログデータ３４０として記録することができる。ログデータ３４０は、プロセッサ３２０によって生成された制御信号の記録及び追加データを含むことができる。例えば、プロセッサ３２０は、特徴３１０、３１２に提供された制御信号の記録を含むことができ、また、ネットワーク化された機器の動作に関連する温度、湿度、または他のセンサ記録の記録を含むこともできる。

次いで、プロセッサ３２０によって格納されたログデータ３４０は、プロセッサ３２０及びトランシーバ３３０によって、図１を参照して説明したようなインタラクション監視システム１００などのインタラクション監視システムに送信されてもよい。いくつかの実施形態では、ログデータは、無線信号に基づいて連続的に、間欠的に、または予め決められた時間に定期的に送信されてもよい。その後、いくつかの実施形態では、インタラクション監視システムは、図１を参照して解説したように、インタラクションレベル及びフィードバック応答を判定するために、ネットワーク化された機器３００によって提供されたログデータ３４０を使用することができる。

ネットワーク化された機器３００は、本明細書で説明されるようなネットワーク化された機器の一例として提供されるが、本開示は、他のネットワーク化された機器も含む。例えば、他のネットワーク化された機器は、ホーム設定、ビジネス設定における冷蔵庫、サーモスタット、照明、窓、もしくは他の接続機器、または他の設定における他のＩｏＴ機器を含むことができる。他の設定におけるネットワーク化された機器は、図３を参照して説明したような特徴を含まないが、トランシーバ３３０を介して受信された情報に基づいて、プロセッサ３２０によって制御された他の要素を含むことができる。加えて、他のネットワーク化された機器は、ネットワーク化された機器の１つ以上の特徴または動作を制御するために、プロセッサ３２０（または他の処理または制御構成要素）によって提供された制御信号を示すログデータを含むことができる。さらに、制御信号は、ネットワーク化された機器３００を参照して解説したようなパルス幅変調であってもよく、またはネットワーク化された機器の動作の制御を提供する他の形態の信号であってもよい。

図４は、インタラクション監視システムの動作例を示すフローチャートである。例えば、図４を参照して説明したプロセスは、図１を参照して説明したようなインタラクション監視システム１００によって実行することができる。いくつかの実施形態では、図４を参照して説明したネットワーク化された機器は、図３を参照して説明したようなネットワーク化された機器３００とすることができる。

ブロック４１０で始まり、インタラクション監視システムは、ネットワーク化された機器からログファイルを受信することができる。ログファイルは、１つ以上の動作を実行するためにネットワーク化された機器によって使用される１つ以上の制御信号を示すデータを含むことができる。いくつかの実施形態では、インタラクション監視システムは、データを分析する準備のために、ログデータをフィルタリングまたは処理することができる。

ブロック４２０では、インタラクション監視システムは、ログデータに関連付けられたユーザによるインタラクションの時間的特徴を判定する。ユーザは、ネットワーク化された機器に関連付けられたアカウントを登録している可能性がある。時間的特徴を判定することは、ログファイルに関連付けられた記録された動作時間中に、制御信号レベルを累積することまたは平均化することを含むことができる。いくつかの実施形態では、インタラクション監視システムは、時間的特徴を判定することに加えて、または時間的特徴を判定するのではなく、他の特徴を判定してもよい。いくつかの実施形態では、インタラクション監視システムは、ログファイルを入力として、及び時間的特徴を出力として有するニューラルネットワークを用いて、時間的特徴を判定してもよい。

ブロック４３０では、インタラクション監視システムは、判定された時間的特徴に基づいて、ユーザに対するユーザインタラクションレベルを分類する。いくつかの実施形態では、インタラクション監視システムは、時間的特徴に関連付けられた閾値に基づいて、限定された一組のユーザインタラクションレベルを有していてもよい。いくつかの実施形態では、ユーザに対して判定された時間的特徴は、他のユーザに対して判定された時間的特徴と比較されてもよい。いくつかの実施形態では、インタラクション監視システムは、判定された時間的特徴を入力として有するニューラルネットワークを用いて、ユーザインタラクションレベルを判定してもよい。さらに、いくつかの実施形態では、インタラクション監視システムは、生のログファイルを入力として有するインタラクションレベルを直接判定するニューラルネットワークで、ユーザインタラクションレベルを判定することができる。

ブロック４４０では、インタラクション監視システムは、ユーザインタラクションレベルに基づいて、ユーザへのフィードバック応答を生成することができる。いくつかの実施形態では、インタラクション監視システムは、フィードバック応答を生成するか否かを判定するために、ユーザが満足すると推定されるか否かを判定することができる。いくつかの実施形態では、ユーザとネットワーク化された機器との間に限られた関与が存在する場合、ユーザは満足していないと推定することができる。これは、ユーザが、満足できる方法でネットワーク化された機器を使用していないことを示している可能性がある。したがって、インタラクション監視システムは、ユーザが、ネットワーク化された機器の使用を習得する、または使用を望むことを支援するための追加情報を提供することができる。いくつかの実施形態では、異なるユーザインタラクション分類に対する異なるフィードバック応答が存在し得る。

次いで、インタラクション監視システムは、生成されたフィードバック応答をユーザに提供することができる。いくつかの実施形態では、フィードバック応答は、ユーザに関連付けられたアカウントに電子的に送信されてもよい。例えば、フィードバック応答は、ユーザに関連付けられた電話機またはタブレットに送信されてもよい。いくつかの実施形態では、フィードバック応答は、ネットワーク化された機器に関連付けられたインターフェースに提供されてもよい。例えば、家庭内のネットワーク化された機器に対するコントローラは、インタラクション監視システムによって提供されるアラートまたは情報を示すために使用可能なインターフェースを有することができる。いくつかの実施形態では、フィードバック応答は、他の方法でユーザに提供されてもよい。

様々な動作は、本開示を理解する上で最も有用な方式で順番に、複数の個別の動作として説明されるが、説明の順序は、これらの動作が必然的に順序依存性であることを意味すると解釈されない。具体的には、これらの動作は、提示順に実行される必要はない。

図５は、本明細書で解説した方法論のうちのいずれか１つ以上を機械に実行させるために、命令セットが実行され得る、コンピュータシステム５００の形態例における機械の図表示を示す。代替的な実施形態では、機械は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、イントラネット、エクストラネット、またはインターネットで他の機械に接続（例えば、ネットワーク化）されてもよい。機械は、クライアントサーバネットワーク環境内のサーバまたはクライアント機械の能力において、またはピアツーピア（または分散型）ネットワーク環境内のピア機械として動作することができる。機械は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話、ウェブアプライアンス、サーバ、ネットワークルータ、スイッチまたはブリッジ、ハブ、アクセスポイント、ネットワークアクセス制御機器、またはその機械が取るべきアクションを指定する命令セット（順次もしくは別様）を実施することができるあらゆる機械である。さらに、単一の機械のみが図示されているが、「機械」という用語は、本明細書で解説した方法論のうちのいずれか１つ以上を実行するために、一組の（または複数セットの）命令を個々にまたは共同して実施する機械のあらゆる集合を含むものとする。一実施形態では、コンピュータシステム５００は、ネットワーク化された機器のログデータを分析するように構成されたインタラクション監視システム１００などのサーバコンピュータシステムを表すことができる。

例示的なコンピュータシステム５００は、処理機器５０２、メインメモリ５０４（例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックメモリ５０６（例えば、フラッシュメモリ、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）など）、及びデータ記憶機器５１８を含み、これらはバス５３０を介して互いに通信する。本明細書で説明される様々なバスを介して提供される信号のいずれかは、他の信号と時間多重化され、１つ以上の共通バスを介して供給され得る。加えて、回路構成要素間またはブロック間の相互接続は、バスまたは単一の信号線として示すことができる。バスの各々は、代替的に１つ以上の単一信号線であってもよく、単一信号線の各々は、代替的にバスであってもよい。

処理機器５０２は、マイクロプロセッサ、中央処理装置などの１つ以上の汎用処理機器を表す。より詳細には、処理機器は、複雑命令セット計算（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マロプロセッサ、または他の命令セットを実装するプロセッサ、あるいは命令セットの組み合わせを実装するプロセッサであってもよい。処理機器５０２はまた、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサなどのような１つ以上の専用処理機器であってもよい。処理機器５０２は、本明細書で解説される動作及びステップを実行するために、図４に示すシステム４００の一実施例であり得る処理ロジック５２６を実施するように構成されている。

データ記憶機器５１８は、処理機器５０２にインタラクション監視システム１００を実施させる命令を含む、本明細書に記載の機能の方法論のうちのいずれか１つ以上を具体化する１つ以上の命令セット５２２（例えば、ソフトウェア）が格納される、機械可読記憶媒体５２８を含むことができる。命令５２２はまた、コンピュータシステム５００によるその実行中に、メインメモリ５０４内または処理機器５０２内に、完全にまたは少なくとも部分的に存在していてもよく、メインメモリ５０４及び処理機器５０２はまた、機械可読記憶媒体を構成している。命令５２２は、ネットワークインターフェース機器５０８を介して、ネットワーク５２０を介して伝送または受信することができる。

機械可読記憶媒体５２８はまた、本明細書で説明するように、ネットワーク化された機器から受信したログデータを解析する方法を実行するための命令を格納するために使用されてもよい。機械可読記憶媒体５２８は、単一の媒体であるべき例示的な実施形態で示されているが、「機械可読記憶媒体」という用語は、１つ以上の命令セットを格納する単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中型データベースまたは分散型データベース、あるいは関連するキャッシュ及びサーバ）を含めるべきである。機械可読媒体は、機械（例えば、コンピュータ）によって可読である形態（例えば、ソフトウェア、処理アプリケーション）で情報を格納するためのあらゆる機構を含む。機械可読媒体には、磁気記憶媒体（例えば、フロッピーディスク）、光記録媒体（例えば、ＣＤ－ＲＯＭ）、光磁気記憶媒体、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、消去可能なプログラム可能なメモリ（例えば、ＥＰＲＯＭ及びＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、または電子命令を格納することに好適な別のタイプの媒体が挙げられるが、これらに限定されない。

前述の説明は、本開示のいくつかの実施形態の良好な理解を提供するために、具体的なシステム、構成要素、方法などの実施例のような多くの具体的な詳細を述べている。しかしながら、当業者には、本開示の少なくともいくつかの実施形態は、これらの具体的な詳細なしで履行され得ることは明らかであろう。他の例では、よく知られている構成要素または方法は、本開示を不必要に不明瞭にすることを避けるために、詳細には記載されておらず、あるいは単純なブロック図の形態で提示されている。したがって、記載された具体的な詳細は、単なる例示である。特定の実施形態は、これらの例示的な詳細と異なり、依然として本開示の範囲内にあると考えられ得る。

加えて、いくつかの実施形態は、機械可読媒体が２つ以上のコンピュータシステム上に格納され、または２つ以上のコンピュータシステムによって実施される分散コンピューティング環境で履行することができる。さらに加えて、コンピュータシステム間で転送される情報は、コンピュータシステムを接続する通信媒体を介してプルまたはプッシュのいずれかが行われてもよい。

特許請求される主題の実施形態には、本明細書に記載された様々な動作が含まれるが、これらに限定されない。これらの動作は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組み合わせによって実行されてもよい。

本明細書の方法の動作は特定の順序で示され説明されているが、各方法の動作の順序は、いくつかの動作が逆順で実行されるように、またはいくつかの動作が、少なくとも部分的に、他の動作と並行して実行されるように、変更されてもよい。別の実施形態では、別個の動作の命令または副動作は、間欠的または交互の方式であってもよい。

Claims (12)

1. ネットワーク化された機器を監視する方法であって、前記方法が、
   ユーザに関連付けられたネットワーク化された機器のログデータを受信することであって、前記ログデータが、ネットワーク化された機器の制御信号のデータを含む、受信することと、
   前記制御信号の時間的特徴を判定するために、前記制御信号の前記ログデータを分析することと、
   前記判定された時間的特徴に基づいて、前記ユーザに対するユーザインタラクションレベルを処理機器によって分類することと、
   前記ユーザインタラクションレベルに基づいて、前記ユーザへのフィードバック応答を前記処理機器によって生成することと、を含み、
   前記制御信号の前記ログデータを分析することが、
   前記ログデータにおいて、一定期間にわたる前記制御信号への複数の変更を識別することと、
   前記一定期間にわたる前記制御信号への変化の頻度に少なくとも部分的に基づいて、前記時間的特徴を生成することと、を含み、
   前記ユーザに対する前記ユーザインタラクションレベルを分類することが、前記ユーザに対する前記時間的特徴を、他のユーザに関連付けられた時間的特徴と比較することをさらに含む、方法。
2. 前記フィードバック応答を生成することが、
   前記ユーザに対する前記ユーザインタラクションレベルが、閾値レベル未満に分類されていると判定することと、
   前記ユーザインタラクションレベル、以前のユーザインタラクションレベル、または以前のフィードバック応答のうちの少なくとも１つに基づいて、複数のフィードバック応答から前記フィードバック応答を選択することと、を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記生成されたフィードバック応答を、前記ユーザに関連付けられた第２の機器または前記ユーザに関連付けられたアカウントに提供することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記フィードバック応答が、前記ユーザに関連付けられたアカウントに電子メッセージを送信することを含み、前記フィードバック応答が、前記ネットワーク化された機器の異なる特徴の指標または前記ネットワーク化された機器に関連付けられた追加の製品のうちの１つを含む、請求項１に記載の方法。
5. ネットワーク化された機器のユーザインタラクションを監視する方法であって、前記方法が、
   ネットワーク化された機器の制御信号のログデータを受信することであって、前記ネットワーク化された機器が、ユーザに関連付けられる、受信することと、
   前記制御信号の時間的特徴を判定するために、前記制御信号の前記ログデータを分析することと、
   前記判定された時間的特徴に基づいて、前記ユーザに対するユーザインタラクションレベルを処理機器によって分類することと、
   前記ユーザインタラクションレベルに基づいて、前記ユーザへのフィードバック応答を前記処理機器によって生成することと、を含み、
   前記制御信号の前記ログデータを分析することが、
   前記ログデータにおいて、一定期間にわたる前記制御信号への複数の変更を識別することと、
   前記一定期間にわたる前記制御信号への変化の頻度に少なくとも部分的に基づいて、前記時間的特徴を生成することと、を含み、
   前記ユーザに対する前記ユーザインタラクションレベルを分類することが、前記ユーザに対する前記時間的特徴を、他のユーザに関連付けられた時間的特徴と比較することをさらに含む、方法。
6. 前記フィードバック応答を生成することが、
   前記ユーザに対する前記ユーザインタラクションレベルが、閾値レベル未満に分類されていると判定することと、
   前記ユーザインタラクションレベル、以前のユーザインタラクションレベル、または以前のフィードバック応答のうちの少なくとも１つに基づいて、複数のフィードバック応答から前記フィードバック応答を選択することと、を含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記制御信号の前記ログデータを分析することが、ニューラルネットワークに前記ログデータを提供して、前記時間的特徴を生成することを含む、請求項５に記載の方法。
8. 前記生成されたフィードバック応答を、前記ユーザに関連付けられた第２の機器または前記ユーザに関連付けられたアカウントに提供することをさらに含む、請求項５に記載の方法。
9. 前記時間的特徴が、制御信号分散であり、前記ユーザ関与レベルを判定することが、前記ユーザに対して判定された前記制御信号分散を、他のユーザの平均分散と比較することを含む、請求項５に記載の方法。
10. インタラクション監視システムであって、前記インタラクション監視システムが、
    メモリと、
    前記メモリに動作可能に結合された処理機器であって、
    ネットワーク化された機器の制御信号のログデータを受信することであって、前記ネットワーク化された機器が、ユーザに関連付けられる、受信することと、
    前記制御信号の前記ログデータを分析して、前記制御信号の時間的特徴を判定することと、
    前記判定された時間的特徴に基づいて、前記ユーザに対するユーザインタラクションレベルを分類することと、
    前記ユーザインタラクションレベルに基づいて、前記ユーザへのフィードバック応答を生成することと、を行うための処理機器と、を備え、
    前記制御信号の前記ログデータを分析するために、前記処理機器が、
    前記ログデータにおいて、一定期間にわたる前記制御信号への変更を識別することと、
    前記一定期間にわたる前記制御信号への前記識別された変更に少なくとも基づいて、前記時間的特徴を生成することと、をさらに行うためのものであり、
    前記ユーザの前記ユーザインタラクションレベルを分類するために、前記処理機器が、前記ユーザに対する前記時間的特徴を、他のユーザに関連付けられた時間的特徴と比較することをさらに行うためのものである、インタラクション監視システム。
11. 前記フィードバック応答を生成するために、前記処理機器が、
    前記ユーザに対する前記ユーザインタラクションレベルが、閾値レベル未満に分類されていると判定することと、
    前記ユーザインタラクションレベル、以前のユーザインタラクションレベル、または以前のフィードバック応答のうちの少なくとも１つに基づいて、前記フィードバック応答を選択することと、をさらに行うためのものである、請求項１０に記載のインタラクション監視システム。
12. 前記ログデータ内の前記制御信号が、コーヒーメーカー、サーモスタット、照明、または冷蔵庫のうちの１つを含むネットワーク化された機器によって使用される、請求項１０に記載のインタラクション監視システム。

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