JP7273563B2 - 情報処理装置、情報処理方法、および、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、プログラムに関する。

従来、ユーザに関するライフログ情報の取得および利用が提案されている。ライフログ情報は、ユーザの行動を知り、ユーザの行動を予測したサービスの提供等に利用される。例えば、特許文献１には、センサから取得したセンサデータをユーザに関するライフログ情報として取得し、ライフログ情報にラベルを付与するシステムが開示されている。このシステムは、ライフログ情報に基づいてユーザに対し発話を行い、発話へのユーザの応答を取得する。そして、発話と応答の間に矛盾が発生した場合に、ライフログ情報のラベルを修正する。

特開２０１５－１５２９４７号公報

上記のように、ユーザに関する客観的な情報であるライフログ情報については種々の利用が提案されている。ライフログ情報と同様に、ユーザの経験、スキル、思考方法など、ユーザの内在的な側面に関して情報化することが可能であれば、利用価値があると考えられる。しかしながら、従来、ユーザの内在的な側面について、ユーザ以外の人に提供可能な情報を得る方法は、提案されていない。
本発明は上記背景に鑑みてなされたものであり、ユーザの経験等に基づく価値をユーザ以外の人に提供できる情報処理装置、情報処理方法、および、プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するための態様として、ユーザの生活において検出されるライフログ情報を取得するライフログ情報取得部と、前記ライフログ情報をもとに、前記ユーザの経験および特徴の少なくともいずれかに関連する第１ユーザ特性情報を抽出する抽出部と、前記第１ユーザ特性情報を前記ユーザに対応づけて記録する記録部と、前記ユーザから入力される情報に基づいて、前記ユーザの経験あるいは特徴に関連する第２ユーザ特性情報を取得する入力情報処理部と、前記第１ユーザ特性情報と前記第２ユーザ特性情報とに基づいて、前記ユーザ以外の人に提供可能なユーザ価値を表現するユーザ価値情報を生成するユーザ価値情報生成部と、を備え、前記第２ユーザ特性情報に含まれる情報を、時間的表現に分類される第１情報と、抽象的表現に分類される第２情報と、具体的表現に分類される第３情報とに分類し、前記第１情報と前記第２情報と前記第３情報との対応付けを行う分類部と、前記第１情報および前記第３情報に対応付けられていない前記第２情報について、前記第１情報および前記第３情報のうち不足する情報を前記ユーザから得るための質問情報を生成し、前記質問情報を出力する質問提示部と、をさらに備え、前記入力情報処理部は、前記質問提示部が前記質問情報を出力した後に前記ユーザから入力される情報に基づいて、前記第２ユーザ特性情報を取得し、前記ユーザ価値情報生成部は、前記質問提示部が前記質問情報を出力した後に前記入力情報処理部により取得された前記第２ユーザ特性情報を含む前記第２ユーザ特性情報と、前記第１ユーザ特性情報とに基づいて、前記ユーザ価値情報を生成する情報処理装置が挙げられる。

上記情報処理装置において、前記ユーザ価値情報生成部により生成された前記ユーザ価値情報を、ユーザ価値データベースに登録する登録部と、抽出条件の入力を受け付ける抽出条件取得部と、前記抽出条件に基づいて、前記ユーザ価値データベースから前記ユーザ価値情報を抽出して出力するユーザ価値情報出力部と、を備える構成としてもよい。

上記情報処理装置において、前記ユーザ価値情報生成部は、前記第１ユーザ特性情報および前記第２ユーザ特性情報から、前記ユーザの経験または特徴の価値を表現するために必要な情報を抽出することにより、前記ユーザ価値情報を生成する構成としてもよい。

上記情報処理装置において、前記ユーザ価値情報生成部は、前記第１ユーザ特性情報と前記第２ユーザ特性情報とを比較し、前記ユーザに関する情報の信頼性を判定し、設定された水準以上の信頼性を有すると判定した情報に基づき前記ユーザ価値情報を生成する構成としてもよい。

上記情報処理装置において、前記ユーザ価値情報生成部は、前記第１ユーザ特性情報および前記第２ユーザ特性情報から、前記分類部により特定の属性に分類された情報を削除して、前記ユーザ価値情報を生成する構成としてもよい。

上記情報処理装置において、前記第１ユーザ特性情報および前記第２ユーザ特性情報に含まれる情報をテキスト情報に変換する変換部と、前記テキスト情報を評価するテキスト評価部と、備え、前記分類部は、前記テキスト情報を、自然言語の形態素または形態素の組み合わせからなる要素に切り分けて分類し、前記テキスト評価部は、前記分類部により分類された各々の前記要素、および、複数の前記要素の関係の少なくともいずれかに基づいて、前記テキスト情報の評価を決定し、決定した評価を前記ユーザ価値情報に付与する構成としてもよい。

上記情報処理装置において、前記分類部は、前記第１ユーザ特性情報および前記第２ユーザ特性情報に含まれる情報から、前記ユーザの成功体験に分類される情報と失敗体験に分類される情報とを抽出し、前記テキスト評価部は、前記成功体験に分類される情報と前記失敗体験に分類される情報との両方を含む前記ユーザ価値情報に対し、前記成功体験に分類された情報と前記失敗体験に分類された情報とのいずれかが含まれない前記ユーザ価値情報に比べて高い評価を付与する構成としてもよい。

上記情報処理装置において、前記分類部は、前記第１ユーザ特性情報および前記第２ユーザ特性情報に含まれる情報から、抽象的表現に分類される情報と具体的表現に分類される情報とを抽出し、前記テキスト評価部は、前記抽象的表現に分類される情報と前記具体的表現に分類される情報との両方を含む前記ユーザ価値情報に対し、前記抽象的表現に分類される情報と前記具体的表現に分類される情報とのいずれかが含まれない前記ユーザ価値情報に比べて高い評価を付与する構成としてもよい。

上記情報処理装置において、前記ユーザに対する質問情報を出力する質問提示部を備え、前記質問提示部は、前記ユーザの価値を表現するために不足している情報を取得するための前記質問情報を前記ユーザに対して提示する構成としてもよい。

上記情報処理装置において、前記ユーザ価値情報生成部は、前記ユーザから入力された情報に、前記ユーザが公開を許可しない情報が含まれる場合に、前記ユーザが公開を許可しない情報を含まない前記ユーザ価値情報を生成する構成としてもよい。

上記情報処理装置において、第１音声出力部と、前記第１音声出力部とは別体として構成される第２音声出力部と、音声を集音する集音部と、を備え、前記入力情報処理部は、前記第１音声出力部および前記第２音声出力部から出力される音声に応じて前記ユーザが発する音声を、前記集音部で集音することにより、前記ユーザの音声によって入力される情報を取得し、前記第１音声出力部によって前記ユーザに対する質問の音声を出力させ、前記第２音声出力部から前記質問の音声への応答を促す音声を出力させる構成としてもよい。

上記情報処理装置において、情報利用ユーザが使用する利用端末装置から閲覧要求の入力を受け付ける要求受付部と、前記情報利用ユーザによる閲覧要求の入力に対応して、前記ユーザに確認情報を出力する確認情報出力部と、前記確認情報に応答して前記ユーザが入力する応答入力を受け付ける応答受付部と、前記情報利用ユーザと前記ユーザとの間で対価を移動する対価取引処理を行う対価処理部と、を備え、抽出条件取得部は、前記閲覧要求の入力に基づいて前記抽出条件を取得し、前記ユーザ価値情報出力部は、前記応答受付部により受け付けた前記応答入力に基づいて、前記抽出条件に基づいて抽出した前記ユーザ価値情報を前記利用端末装置に出力し、前記対価処理部は、前記ユーザ価値情報の出力に応じて、前記情報利用ユーザから対価を徴収し、前記ユーザに対価を支払う処理を行う構成としてもよい。

上記情報処理装置において、前記第１ユーザ特性情報および前記第２ユーザ特性情報に含まれる情報をテキスト情報に変換する変換部と、前記テキスト情報を評価するテキスト評価部と、前記利用端末装置から前記ユーザ価値情報に対する評価を取得する利用ユーザ評価取得部と、前記利用ユーザ評価取得部により取得された評価と、前記テキスト評価部による評価との組み合わせに基づき前記ユーザ価値情報の統合的評価を決定する評価統合部と、を備え、前記対価処理部は、前記ユーザ価値情報の統合的評価に基づいて前記ユーザ価値情報の対価を決定する構成としてもよい。

上記目的を達成するための別の態様として、ユーザが使用する端末装置と通信するコンピュータによって、前記ユーザの生活において検出されるライフログ情報を取得し、前記ライフログ情報をもとに、前記ユーザの経験および特徴の少なくともいずれかに関連する第１ユーザ特性情報を抽出し、前記第１ユーザ特性情報を前記ユーザに対応づけて記録し、前記ユーザから入力される情報に基づいて、前記ユーザの経験あるいは特徴に関連する第２ユーザ特性情報を取得し、前記第２ユーザ特性情報に含まれる情報を、時間的表現に分類される第１情報と、抽象的表現に分類される第２情報と、具体的表現に分類される第３情報とに分類し、前記第１情報と前記第２情報と前記第３情報との対応付けを行い、前記第１情報および前記第３情報に対応付けられていない前記第２情報について、前記第１情報および前記第３情報のうち不足する情報を前記ユーザから得るための質問情報を生成し、前記質問情報を出力し、前記質問情報を出力した後に前記ユーザから入力される情報に基づいて、前記第２ユーザ特性情報を取得し、前記第１ユーザ特性情報と前記第２ユーザ特性情報とに基づいて、前記ユーザ以外の人に提供可能なユーザ価値を表現するユーザ価値情報を生成する情報処理方法が挙げられる。

上記目的を達成するための別の態様として、コンピュータを、ユーザの生活において検出されるライフログ情報を取得するライフログ取得部と、前記ライフログ情報をもとに、前記ユーザの経験および特徴の少なくともいずれかに関連する第１ユーザ特性情報を抽出する抽出部と、前記第１ユーザ特性情報を前記ユーザに対応づけて記録する記録部と、前記ユーザから入力される情報に基づいて、前記ユーザの経験あるいは特徴に関連する第２ユーザ特性情報を取得する入力情報処理部と、前記第１ユーザ特性情報と前記第２ユーザ特性情報とに基づいて、前記ユーザ以外の人に提供可能なユーザ価値を表現するユーザ価値情報を生成するユーザ価値情報生成部と、前記第２ユーザ特性情報に含まれる情報を、時間的表現に分類される第１情報と、抽象的表現に分類される第２情報と、具体的表現に分類される第３情報とに分類し、前記第１情報と前記第２情報と前記第３情報との対応付けを行う分類部と、前記第１情報および前記第３情報に対応付けられていない前記第２情報について、前記第１情報および前記第３情報のうち不足する情報を前記ユーザから得るための質問情報を生成し、前記質問情報を出力する質問提示部と、して機能させ、前記入力情報処理部は、前記質問提示部が前記質問情報を出力した後に前記ユーザから入力される情報に基づいて、前記第２ユーザ特性情報を取得し、前記ユーザ価値情報生成部は、前記質問提示部が前記質問情報を出力した後に前記入力情報処理部により取得された前記第２ユーザ特性情報を含む前記第２ユーザ特性情報と、前記第１ユーザ特性情報とに基づいて、前記ユーザ価値情報を生成するプログラムが挙げられる。

上記情報処理装置によれば、ユーザの経験や特徴の価値を表現したユーザ価値情報を得ることにより、ユーザの内在的な価値を、ユーザ以外の人にも提供可能な情報にして、利用できる。ユーザ価値情報は、記録や伝達が可能な情報であるから、ユーザ価値情報を生成することにより、ユーザの経験や特徴を社会的資産として活用可能となる。また、客観性を有するライフログをもとに抽出される第１ユーザ特性情報と、主観的な特徴を有する第２ユーザ特性情報とに基づいてユーザ価値情報を生成するので、普遍性を有し、利用価値の高いユーザ価値情報を得ることができる。上記情報処理方法、および、プログラムによる場合にも、同様の作用効果を得ることができる。

情報管理システムの概略構成を示す説明図。 情報管理システムの要部構成図。 サーバの機能的構成を示すブロック図。 ヒアリングの態様を示す説明図。 第２ユーザ特性情報の構成例を示す模式図。 サーバの動作を示すフローチャート。 サーバの動作を示すフローチャート。 ユーザ価値情報の表示例を示す図。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
［１．情報管理システムの概要］
図１は、本発明の情報処理装置を適用したサーバ１００を含む情報管理システム１の概略構成を示す図である。図２は、情報管理システム１の要部構成図であり、情報管理システム１を構成する装置の一部について、機能的構成を示すブロック図である。

情報管理システム１は、サーバ１００、および、通信ネットワーク４００を介してサーバ１００に通信可能に接続される各種装置により構成される。情報管理システム１は、ユーザＵ１のライフログを収集する装置として、観察装置２１０、生体情報検知装置２２０、およびユーザ端末装置２３０を含む。これら各装置は通信装置３００により通信ネットワーク４００に接続され、サーバ１００と通信可能である。

観察装置２１０は、ユーザＵ１およびその周辺環境を対象として検知を行う装置である。図１には、ユーザＵ１の周囲を飛翔するドローンを観察装置２１０として用いる例を示す。
生体情報検知装置２２０は、ユーザＵ１の身体に装着され、ユーザＵ１の身体に関する計測や検知を行う装置である。図１には、ユーザＵ１の腕に装着される腕時計型の装置として構成した例を示す。

ユーザ端末装置２３０は、ユーザＵ１が使用する端末装置であり、ユーザＵ１による入力操作、情報の表示等の機能を有する。また、ユーザ端末装置２３０は、後述するセンサを備え、ユーザＵ１に関する計測や検知を行う。ユーザ端末装置２３０は、例えば、ユーザＵ１が使用するパーソナルコンピュータやスマートフォン等である。

情報管理システム１は、通信ネットワーク４００によりサーバ１００に接続される利用端末装置３５０を含む。利用端末装置３５０は、情報利用ユーザＵ２が使用する端末装置であり、パーソナルコンピュータやスマートフォン等である。

通信ネットワーク４００は、公衆回線網、専用線、或いはその他の通信回線を含んで構成される広域ネットワーク、或いは、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の構内通信ネットワークである。通信ネットワーク４００は、サーバ１００と、他の装置とをデータ通信可能に接続する。

本実施形態で、観察装置２１０、生体情報検知装置２２０、第１端末装置２５０、および第２端末装置２６０は、通信装置３００と通信を実行する。
通信装置３００は、観察装置２１０、生体情報検知装置２２０、第１端末装置２５０、および第２端末装置２６０の各装置を通信ネットワーク４００に接続する中継機能を有する。通信装置３００は、上記各装置との間で、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線通信を実行する。

ユーザ端末装置２３０は、通信装置３００を介さずにモバイル無線通信により通信ネットワーク４００に接続して、サーバ１００との間でデータ通信を実行する。また、ユーザ端末装置２３０は、通信装置３００と通信を実行することにより、通信装置３００を経由してサーバ１００と通信を行ってもよい。

なお、観察装置２１０および生体情報検知装置２２０は、それぞれ、通信装置３００を介さずにモバイル無線通信により通信ネットワーク４００に接続して、サーバ１００との間でデータ通信を実行してもよい。
また、観察装置２１０および生体情報検知装置２２０は、ユーザ端末装置２３０と無線通信を実行し、ユーザ端末装置２３０が、観察装置２１０および生体情報検知装置２２０とサーバ１００との通信を中継してもよい。ユーザ端末装置２３０は、観察装置２１０および生体情報検知装置２２０が送信するデータを受信して蓄積し、蓄積したデータをサーバ１００に送信してもよい。

サーバ１００は、観察装置２１０、生体情報検知装置２２０およびユーザ端末装置２３０から、ユーザＵ１の生活において検出されるデータを取得し、取得したデータに基づきライフログ情報１５４を生成し、記憶する。

ライフログは、対象となる人物の生命活動、生態、および社会的行動の少なくともいずれかに属するデータで構成され、人物の生活の記録として利用可能な情報を指す。本実施形態のライフログ情報１５４は、対象となる人物であるユーザＵ１の行動を記録した情報である。サーバ１００は、ユーザＵ１の位置、移動経路、ユーザＵ１の生体情報等から、ユーザＵ１の行動を特定し、ユーザＵ１の行動と日時とを対応づけるライフログ情報１５４を生成する。例えば、ライフログ情報１５４は、ユーザＵ１が食事をした日時、食事をした場所の位置情報、店舗名、食事をした場所の撮像画像データ、食事に要した時間等を含む。

情報管理システム１は、ユーザＵ１へのヒアリングを行う第１端末装置２５０、および第２端末装置２６０を含む。第１端末装置２５０および第２端末装置２６０は、ユーザＵ１に対して音や音声を出力する対話型のユーザインタフェイス装置であり、ユーザＵ１と会話を行い、ユーザＵ１が発する音声を集音する。第１端末装置２５０および第２端末装置２６０とユーザＵ１との会話におけるユーザＵ１の発話のデータはサーバ１００に送信される。以下の説明では、自然言語による音声、および、その他の音を含めて、音声という。第１端末装置２５０および第２端末装置２６０はユーザＵ１と会話を行い、ユーザＵ１の発言を促す。サーバ１００は、ユーザＵ１が発話した内容を、ヒアリングデータ１５９として記憶する。

サーバ１００は、ライフログ情報１５４と、ヒアリングデータ１５９とに基づいて、ユーザ価値情報１６４を生成する。
ユーザ価値情報１６４は、ユーザＵ１が有する経験、スキル、思考方法、ノウハウ等の内在的な情報のうち、他の人と共有することで価値を生じる情報である。例えば、ユーザＵ１の過去の失敗や成功の経験は、ユーザＵ１以外の人にとって問題の解決策や示唆を与えることができるので、価値を生じる。ユーザＵ１の内在的な情報を具現化することで生じる価値を、以下の説明ではユーザＵ１の真価という。ユーザ価値情報１６４は、ユーザＵ１の真価をユーザＵ１以外の人に伝達可能な形態にした情報である。例えば、ユーザＵ１の個人的な思い込みは、他の人と共有することが困難であるか、共有しても価値を生じないので、真価を有しないといえる。

サーバ１００は、ユーザＵ１以外の人に対し、ユーザ価値情報１６４を提供することによってユーザＵ１の経験、スキル、思考方法、ノウハウ等から価値を享受させる。また、サーバ１００は、ユーザＵ１の真価をユーザ価値情報１６４として具現化し、ユーザＵ１の真価に市場性を持たせ、真価を提供することによる対価の獲得を可能とする。

情報利用ユーザＵ２は、利用端末装置３５０を操作して、サーバ１００が有するユーザ価値情報１６４を利用する。利用端末装置３５０は、情報利用ユーザＵ２の操作に従って、サーバ１００に対してユーザ価値情報１６４の提供を要求する。サーバ１００は、利用端末装置３５０の要求に適合するユーザ価値情報１６４を抽出し、利用端末装置３５０に送信する。利用端末装置３５０は、サーバ１００から送信されるユーザ価値情報１６４を受信して表示し、情報利用ユーザＵ２に提供する。

また、サーバ１００は、情報利用ユーザＵ２がユーザ価値情報１６４を利用した場合に、対価の決済を行う。具体的には、情報利用ユーザＵ２からユーザ価値情報１６４の対価として支払いを受け、ユーザ価値情報１６４のもととなる情報を提供したユーザＵ１に対して対価の支払いを行う。

［２．情報管理システムの各部の構成］
図２を参照して、観察装置２１０、生体情報検知装置２２０、ユーザ端末装置２３０、第１端末装置２５０、および第１端末装置２５０の構成を説明する。

観察装置２１０は、カメラ２１１および通信部２１２を備える。観察装置２１０は、カメラ２１１によりユーザＵ１を撮像した撮像画像データを、通信部２１２によりサーバ１００に送信する。

生体情報検知装置２２０は、制御部２２１、生体センサ２２２、体動センサ２２３、および通信部２２４を備える。制御部２２１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサを備え、図示しない記憶部に記憶したプログラムを実行することによって、生体情報検知装置２２０の各部を制御する。

生体センサ２２２は、ユーザＵ１の生体情報を検知するセンサである。具体的には、脈拍、血圧、血中酸素濃度、体温、発汗等を検知する。体動センサ２２３は、生体情報検知装置２２０の動きを検知する動きセンサである。例えば、体動センサ２２３は、加速度センサ、ジャイロセンサ、および、磁気センサからなるコンパス等である。生体情報検知装置２２０は複数種類の動きセンサを統合した統合センサユニットであってもよい。例えば、６軸センサユニットや９軸センサユニットを体動センサ２２３として採用できる。
制御部２２１は、生体センサ２２２の検知結果、および、体動センサ２２３の検知結果を通信部２２４によりサーバ１００に送信する。

ユーザ端末装置２３０は、制御部２３１、入力部２３２、表示部２３３、９軸センサ２３４、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）２３５、気圧センサ２３６、および、通信部２３７を備える。
制御部２３１は、ＣＰＵ等のプロセッサを備え、図示しない記憶部に記憶したプログラムを実行することによって、ユーザ端末装置２３０の各部を制御する。

入力部２３２は、ユーザＵ１による入力操作を受け付けて、入力されたデータを制御部２３１に出力する。表示部２３３は、液晶表示パネルや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）表示パネルで構成される表示画面を備え、制御部２３１の制御に従って文字や画像を表示する。

ユーザ端末装置２３０は、動きセンサを備える。本実施形態では、一例として、３軸加速度センサ、３軸角ジャイロセンサ、３軸コンパスを統合した９軸センサ２３４を備える例を示す。９軸センサ２３４は、ユーザ端末装置２３０の動きを検知する。
ＧＰＳ２３５は、人工衛星から送信される無線信号を受信することによりユーザ端末装置２３０の位置を検出する。
気圧センサ２３６は、ユーザ端末装置２３０の環境の気圧を検知する。

通信部２３７は、制御部２３１の制御に従って、モバイル無線通信により通信ネットワーク４００に接続し、サーバ１００との間でデータ通信を実行する。
制御部２３１は、９軸センサ２３４、ＧＰＳ２３５、および気圧センサ２３６の検知結果を通信部２３７によりサーバ１００に送信する。

また、制御部２３１は、ユーザＵ１により入力されたデータをサーバ１００に送信してもよい。また、制御部２３１は、サーバ１００から受信したデータに基づき、表示部２３３に文字や画像を表示させる。

カメラ２１１の撮像画像データはユーザＵ１の行動および動作を、ユーザＵ１の周囲とともに記録した情報である。体動センサ２２３および９軸センサ２３４の検知結果はユーザＵ１の動きを示し、ＧＰＳ２３５および気圧センサ２３６の検知結果は、ユーザＵ１の位置を示す。生体センサ２２２の検知結果はユーザＵ１の生命活動を示す。これらのライフログを統合的に処理することにより、ユーザＵ１の行動の記録を生成できる。

第１端末装置２５０は、第１端末制御部２５１、第１音声出力部２５２、集音部２５３、および、通信部２５４を備える。第１端末制御部２５１は、ＣＰＵ等のプロセッサを備え、図示しない記憶部に記憶したプログラムを実行することによって、第１端末装置２５０の各部を制御する。

第１音声出力部２５２は、デジタル音声データをアナログ音声信号に変換するＤ／Ａコンバータ、アンプ、スピーカ等を備え、第１端末制御部２５１から入力されるデジタル音声データに基づき音声を出力する。集音部２５３は、マイクにより音声を集音してアナログ音声信号またはデジタル音声データを生成し、第１端末制御部２５１に出力する。

第１端末制御部２５１は、通信部２５４によりサーバ１００との間で通信を実行する。第１端末制御部２５１は、サーバ１００から受信するデジタル音声データに基づく音声を第１音声出力部２５２から出力させる。また、第１端末制御部２５１は、集音部２５３が集音した音声のデジタル音声データをサーバ１００に送信する。

第２端末装置２６０は、第２端末制御部２６１、第２音声出力部２６２、および、通信部２６３を備える。第２端末制御部２６１は、ＣＰＵ等のプロセッサを備え、図示しない記憶部に記憶したプログラムを実行することによって、第２端末装置２６０の各部を制御する。

第２音声出力部２６２は、デジタル音声データをアナログ音声信号に変換するＤ／Ａコンバータ、アンプ、スピーカ等を備え、第２端末制御部２６１から入力されるデジタル音声データに基づき音声を出力する。第２端末制御部２６１は、通信部２６３によりサーバ１００との間で通信を実行し、サーバ１００から受信するデジタル音声データに基づく音声を第２音声出力部２６２から出力させる。

第２端末装置２６０は、通信部２６３により、第１端末装置２５０と通信を実行する構成であってもよい。この場合、第２端末制御部２６１は、第１端末装置２５０からデジタル音声データを受信し、第２端末制御部２６１により音声を出力させる。サーバ１００が生成するデジタル音声データが第１端末装置２５０を経由して第２端末装置２６０に送信されてもよい。或いは、第１端末制御部２５１が生成するデジタル音声データが第２端末装置２６０に送信されてもよい。

図３は、サーバ１００の機能的構成を示すブロック図である。
サーバ１００は、通信部１１０、ＣＰＵ１２０、およびメモリ１５０等により構成されたコンピュータである。通信部１１０は、有線通信回線または無線通信により通信ネットワーク４００に接続される。サーバ１００は、通信部１１０により、観察装置２１０、生体情報検知装置２２０、ユーザ端末装置２３０、第１端末装置２５０、および第２端末装置２６０との間で通信を行う。

メモリ１５０は、ＣＰＵ１２０により読み取り可能にデータやプログラムを記憶する記憶装置であり、半導体メモリ素子、磁気的記憶媒体、光学的記憶媒体、その他の記憶デバイス等により構成される。メモリ１５０には、制御用プログラム１５１が保存されている。

ＣＰＵ１２０は、制御用プログラム１５１を読み込んで実行することにより、ライフログ情報取得部１２１、抽出部１２２、記録部１２３、ヒアリング処理部１３０、テキスト評価部１３６、関連データ収集部１４０、登録部１４１、要求受付部１４２、抽出条件取得部１４３、ユーザ価値情報出力部１４４、利用ユーザ評価取得部１４５、評価統合部１４６、および、対価処理部１４７として機能する。ヒアリング処理部１３０は、入力情報処理部１３１、ユーザ価値情報生成部１３２、変換部１３３、分類部１３４、および、質問提示部１３５により構成され、これらの各機能部もＣＰＵ１２０が制御用プログラム１５１を実行することにより実現される。
ＣＰＵ１２０は、マイコン等の他のプロセッサで構成されてもよく、プロセッサとＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等が統合されたデバイスであってもよい。

メモリ１５０は、制御用プログラム１５１のほか、ユーザＤＢ１５２、辞書データ１５７、および、価格データ１６５を記憶する。

メモリ１５０には、ユーザＤＢ（データベース）１５２、および、ユーザ価値情報ＤＢ１６３が格納される。これらの各データベースは、メモリ１５０の記憶領域を利用して実現される。ユーザＤＢ１５２は、サーバ１００を使用するユーザに関するユーザ情報を、各ユーザを識別するユーザ識別情報に対応づけて格納する。ユーザＤＢ１５２は、例えば、ユーザＵ１および情報利用ユーザＵ２に関するユーザ情報を格納する。ユーザ価値情報ＤＢ１６３は、ユーザ価値情報１６４を格納する。

さらに、メモリ１５０の記憶領域には、ライフログ情報記憶部１５３、第１ユーザ特性情報記憶部１５５、ヒアリングデータ記憶部１５８、関連データ記憶部１６０、および、第２ユーザ特性情報記憶部１６１が設けられる。
ライフログ情報記憶部１５３は、ライフログ情報１５４を記憶する。第１ユーザ特性情報記憶部１５５は、第１ユーザ特性情報１５６を記憶し、ヒアリングデータ記憶部１５８はヒアリングデータ１５９を記憶する。また、第２ユーザ特性情報記憶部１６１は第２ユーザ特性情報１６２を記憶する。

ライフログ情報取得部１２１は、観察装置２１０、生体情報検知装置２２０、およびユーザ端末装置２３０から送信されるデータを取得して解析することにより、ユーザＵ１の行動の記録であるライフログ情報１５４を生成する。ライフログ情報取得部１２１は、生成したライフログ情報１５４をライフログ情報記憶部１５３に記憶させる。

抽出部１２２は、処理対象の期間に該当する日時を含むライフログ情報１５４を取得し、ライフログ情報１５４からユーザＵ１の真価に関する情報を抽出する。処理対象の期間は、予め設定された期間毎、或いは、ライフログ情報１５４に含まれるユーザＵ１の行動の区切り毎である。この期間は、日、月、または年等を単位として指定される。
抽出部１２２は、ライフログ情報１５４から情報を抽出し、抽出した情報をもとに第１ユーザ特性情報１５６を生成する。抽出部１２２は、第１ユーザ特性情報１５６に、ライフログ情報１５４の処理対象の期間を示す情報を付加する。記録部１２３は、抽出部１２２が生成した第１ユーザ特性情報記憶部１５５に記憶させる。

例えば、抽出部１２２は、ライフログ情報１５４をもとに、対象期間におけるユーザＵ１の行動を特定し、ユーザＵ１の複数の行動の結びつきを特定する。これにより、抽出部１２２は、複数の行動で構成されるエピソードを生成する。例えば、ユーザＵ１が駅で迷っている人物Ｐに声をかけた行動、人物Ｐを駅の事務室まで案内した行動、別の日時にユーザＵ１が人物Ｐに出会って挨拶された行動をライフログ情報１５４から抽出した場合、これらの行動を１つのエピソードとして結びつける。

抽出部１２２は、ライフログ情報１５４から抽出する情報、および情報の組み合わせを特定するための学習を行った人工知能（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）で構成されてもよい。すなわち、ライフログ情報１５４から抽出すべき情報と、抽出する情報の種類を示すラベルとを有する学習用データセットを学習したＡＩを抽出部１２２として用いてもよい。この場合、抽出部１２２は、学習済みのＡＩがサーバ１００に実装されたものであってもよい。また、サーバ１００に実装された抽出部１２２が、ライフログ情報１５４から情報を抽出した結果についてフィードバックを受けて、学習を実行してもよい。

このように、ライフログ情報取得部１２１、抽出部１２２および記録部１２３は、ユーザＵ１のライフログ情報１５４に基づいて、ユーザＵ１の真価に関する第１ユーザ特性情報１５６を生成および記録する。

ヒアリング処理部１３０は、第１端末装置２５０および第２端末装置２６０を用いてユーザＵ１に対するヒアリングを実行し、ヒアリングの結果に基づき第２ユーザ特性情報１６２を生成する。

図４は、ヒアリングの態様を示す説明図である。
ヒアリングでは、第１端末装置２５０および第２端末装置２６０がユーザＵ１に向かって発話する。図４の例では、サーバ１００は、第１端末装置２５０が質問Ｔ１を発音させ、ユーザＵ１の回答を求める。ユーザＵ１が質問Ｔ１に応答して発話Ｔ２を行うと、サーバ１００は、第２端末装置２６０により発言Ｔ３を発音させる。

サーバ１００は、ユーザＵ１の発話Ｔ２の内容に基づき、発話Ｔ２に関連する具体的な内容を尋ねる質問Ｔ４を第１端末装置２５０によって発音させる。ユーザＵ１が質問Ｔ４に応答して発話Ｔ５を行うと、サーバ１００は、第２端末装置２６０に発言Ｔ６を発音させる。さらに、第１端末装置２５０により、発話Ｔ５の内容の背景を尋ねる質問Ｔ７を発音させる。

この例では、サーバ１００は、ユーザＵ１が発話を行う毎に、ユーザＵ１の発話の内容に対応する質問を生成して、第１端末装置２５０により発音させている。このため、ユーザＵ１が語る内容について、具体的な情報を求めたり、話の続きを求めたり、より詳細な経緯を求めたり、複数の経験を総括させて一般性の高い示唆を出すよう求めたり、することができる。一般性の高い示唆とは、換言すれば、より抽象度が高い表現である。
このように、ユーザＵ１の発話の内容に対応して質問を生成することによって、ユーザＵ１から多くの詳細な情報を得ることができる。

例えば、図４の会話では、第１端末装置２５０により、ユーザＵ１が自信を持っていることをユーザＵ１に語らせるための質問Ｔ１を発音した後で、ユーザＵ１の発話Ｔ２に対応して、具体的な内容を求める質問Ｔ４を発音させている。さらに、ユーザＵ１の発話Ｔ２に関連する情報を求める質問Ｔ７を第１端末装置２５０に発音させている。これらの会話により、サーバ１００は、発話Ｔ２に含まれる抽象的な表現や、発話Ｔ５に含まれる具体的なエピソードに関する情報を得ることができる。

また、サーバ１００は、ヒアリングを行う場合に、第１端末装置２５０と第２端末装置２６０とで発話内容を分担させてもよい。図４の例で、第２端末装置２６０はユーザＵ１に相槌として認識される発言Ｔ３、Ｔ６の音声を出力している。第１端末装置２５０が質問Ｔ１、Ｔ４、Ｔ８の音声を出力していることと対照的である。つまり、質問提示部１３５は、第１端末装置２５０から質問の音声を出力させ、第２端末装置２６０から質問の音声への応答を促す音声を出力させている。

質問Ｔ１、Ｔ４、Ｔ８を利用すればユーザＵ１から情報を引き出すことが可能であり、発言Ｔ３、Ｔ６は質問としての意味を持たないが、ユーザＵ１に対する心理的効果がある。すなわち、第１端末装置２５０および第２端末装置２６０が、ユーザＵ１に対して複数の会話の相手として機能するので、グループ会話を模したヒアリングを実現できる。グループ会話は、１対１の会話形式よりもユーザＵ１に与える緊張感や閉塞感が小さいため、ユーザＵ１をリラックスさせる効果を期待できる。このため、ヒアリングによって、より効率よく、多くの情報をユーザＵ１から得られる。
第１端末装置２５０および第２端末装置２６０が発音する内容は、後述する質問提示部１３５により生成される。

入力情報処理部１３１は、ヒアリングの記録となるヒアリングデータ１５９を生成し、ヒアリングデータ記憶部１５８に記憶させる。ヒアリングデータ１５９は、ユーザＵ１の発話に関するデータを含み、第１端末装置２５０および第２端末装置２６０により発音された質問や発話に関するデータを含んでもよい。ヒアリングデータ１５９は、例えば、ヒアリング中に集音部２５３により集音された音声データである。

ユーザ価値情報生成部１３２は、変換部１３３および分類部１３４とともに、ヒアリングデータ１５９から第２ユーザ特性情報１６２を生成する処理を実行する。

変換部１３３は、ヒアリングデータ１５９をテキストデータに変換する。
分類部１３４は、変換部１３３が変換したテキストデータを要素に分解し、各々の要素を分類する。例えば、分類部１３４は、テキストデータの形態素解析を実行し、形態素、または、形態素の組み合わせで構成される要素を抽出する。ここで、要素は、イディオム、句、節、文、文章等、文章を構成するものをいう。分類部１３４は、ユーザＵ１の真価との関係に基づき各要素を分類する。分類の詳細については図５を参照して後述する。
ユーザ価値情報生成部１３２は、分類部１３４により分類された要素を関連づけることにより、ユーザＵ１の真価に関する情報を含む第２ユーザ特性情報１６２を生成する。

質問提示部１３５は、第２ユーザ特性情報１６２に含まれる要素を参照し、不足している要素についてユーザＵ１に発話させるための質問を生成する。質問提示部１３５は、生成した質問を第１端末装置２５０により発話させるためのデータを生成し、通信部１１０によって第１端末装置２５０に送信する。この質問に応答してユーザＵ１が発話する内容は、ヒアリングデータ１５９として記録される。変換部１３３は、ユーザＵ１の発話をテキストデータに変換し、変換されたテキストデータを分類部１３４が解析して分類する。

図５は、第２ユーザ特性情報１６２の構成例を示す模式図である。
図５の例では、分類部１３４によって、要素が時間的表現、抽象的表現、および具体的表現に分類される。時間的表現の例としては、「過去」や「今」あるいは「現在」などの語が挙げられるが、年月日など具体的な時期を示す語であってもよい。第２ユーザ特性情報１６２において時間的表現が分類される領域を、スロット１６２ａとする。
抽象的表現は、ユーザＵ１が、ユーザＵ１の経験、スキル、思考方法、ノウハウ等を抽象的に表した語や節、句等である。例えば、「自信がある」、「苦しかった」、「幸せ」が挙げられる。また、経験から得られたノウハウに関連する例示としては「他人の立場にたってみる」、「相手の心理を読む」、「相手の目の動きを観察すると良い」、「ここでは継続性が求められる」、「このタイミングでは緊張を緩和しても良い」、「その行動を反復してもよいが、少しパターンを変えるべき」などの表現が、複数の具体的場面に適用可能な抽象的表現の例として挙げられる。
第２ユーザ特性情報１６２において抽象的表現が分類される領域を、スロット１６２ｂとする。

具体的表現は、ユーザＵ１の経験、スキル、思考方法、ノウハウ等を具体的に表した語や節、句、文等であり、例えば、「節約」、「投資」、「食事」、「新しい事業」、「収入」が挙げられる。また、いくつかの要素は、他の要素と結びついて１つの具体的表現を構成する。例えば、「投資」と「失敗」が結びついて「投資に失敗した」という具体的なエピソードの表現となっている。また、例えば、「食事」と「困る」が結びついて「食事に困る」という具体的なエピソードの表現となっている。また、具体的表現には、具体性の差がある要素を分類することが許容される。例えば、「食事」に対して「タイ料理」の方が、具体性が高く、「タイ料理」に対して「トムヤンクン」の方が、具体性が高いことは言うまでもない。第２ユーザ特性情報１６２に含まれる要素の抽象性と具体性は、階層構造のあるオントロジー辞書として管理・評価されているものとする。

第２ユーザ特性情報１６２において具体的表現が分類される領域を、スロット１６２ｃとする。上記のように、スロット１６２ｃには、単独で具体的表現となる要素、および、他の要素と結びつくことで具体的表現として機能する要素が分類される。スロット１６２ｃには、要素間の結びつきを示す情報も格納される。要素と要素との結びつきは、明示的な結びつき、および、概念的な関連性のいずれであってもよい。

さらに、分類部１３４は、スロット１６２ｂに格納された要素を、スロット１６２ａの要素、および、スロット１６２ｃの要素と結びつける。分類部１３４は、例えば、ヒアリングデータ１５９において発話された順序やタイミングに基づき、要素を結びつける。これにより、第２ユーザ特性情報１６２において、ユーザＵ１の経験、スキル、思考方法、ノウハウ等を抽象的に表現した要素と、抽象的な表現を裏付ける具体的な内容と、具体的な内容を時間的に位置づける表現とが結合される。

スロット１６２ｂに格納された要素のうち、スロット１６２ｃの要素と結びつけられないものは、具体的なエピソードによる裏付けがない。つまり、スロット１６２ｃの要素が不足している。また、スロット１６２ａの要素と結びつけられていない要素は、時間的に特定されていない要素である。つまり、スロット１６２ａの要素が不足しているといえる。

ユーザ価値情報１６４は、例えば、時間的表現、抽象的表現、および具体的表現に分類される要素の相互の関係をオントロジーの手法により記述したデータとして構成できる。

質問提示部１３５は、第２ユーザ特性情報１６２において不足している情報をユーザＵ１から引き出すように、質問を生成する。
例えば、図４に示したヒアリングにおいて、発話Ｔ２に含まれる「人に教えること」は抽象的表現であり、スロット１６２ａに分類される。発話Ｔ２がされた時点では、「人に教えること」に対応する具体的表現はない。ここで、質問提示部１３５は、「人に教えること」に結びつく具体的な情報をユーザＵ１から得るために質問Ｔ４を生成する。質問Ｔ４を発音したことで、発話Ｔ５として、「昔」、「学校の先生」、「生徒から」、「わかりやすい」、「言われた」等の具体的な情報が得られている。「昔」はスロット１６２ａに分類され、「学校の先生」はスロット１６２ｃに分類される。また、「わかりやすい」という表現は単独では抽象的表現であるが、「生徒から」、「言われた」という表現と結びついて、具体的なエピソードを表す。このように、発話Ｔ５に含まれる「生徒から」、「わかりやすい」、「言われた」等の要素は、互いに結びついてスロット１６２ｃに分類される。
このように、ユーザＵ１に対するヒアリングを重ねることによって、抽象的表現と、具体的表現と、時間的表現とが結びついた第２ユーザ特性情報１６２を得ることができる。

分類部１３４は、要素の分類を行う処理に加え、第２ユーザ特性情報１６２の全体が成功体験か失敗体験かの分類を行ってもよい。この構成によれば、ヒアリングの段階で、ユーザＵ１が話す内容が成功体験か失敗体験かを判定できる。
この場合、質問提示部１３５は、分類部１３４が第２ユーザ特性情報１６２を成功体験か失敗体験か分類するための質問を生成してもよい。例えば、分類部１３４が、第２ユーザ特性情報１６２を分類部１３４が成功体験か失敗体験かを明確に判定できない場合に、判定を行うための情報を追加的に得るための質問を生成する。この場合、分類部１３４の判定を補助する情報をユーザＵ１に発話させるような質問が、第１端末装置２５０により発音される。

分類部１３４は、要素の分類を行う処理において、スロット１６２ａ、１６２ｂ、１６２ｃに分類された要素から、自慢話に該当する要素を検出して分類してもよい。例えば、分類部１３４は、抽象的表現のうち、ポジティブな表現であって、ネガティブな抽象的表現に結びついていない表現を特定する。そして、特定した抽象的表現、および、この抽象的表現に結びつけられる具体的表現を、自慢話として分類する。

分類部１３４は、要素に対して成功体験、失敗体験、抽象的表現、具体的表現といった分類を定義する辞書を有し、この辞書を参照して要素を分類してもよい。
また、分類部１３４は、第２ユーザ特性情報１６２に含まれる要素および要素の組み合わせを分類するための学習を行った人工知能で構成されてもよい。すなわち、分類部１３４は、分類すべき要素と、要素の分類を示すラベルとを有する学習用データセットを学習したＡＩであってもよい。この場合、分類部１３４は、学習済みのＡＩがサーバ１００に実装されたものであってもよいし、サーバ１００に実装された状態で学習を継続するものであってもよい。
質問提示部１３５は、ユーザＵ１の発話に基づき質問を生成する人工知能で構成されてもよい。すなわち、質問提示部１３５は、ユーザＵ１の発話に含まれる語または要素と、生成する質問に関する条件とを含む学習用データセットを学習したＡＩであってもよい。質問提示部１３５は、学習済みのＡＩがサーバ１００に実装されたものであってもよいし、サーバ１００に実装された状態で学習を継続するものであってもよい。

ユーザ価値情報生成部１３２は、ヒアリングにより十分な情報が得られた後、或いは、ヒアリングが終了した後に、第１ユーザ特性情報１５６と第２ユーザ特性情報１６２との両方を統合して、ユーザ価値情報１６４を生成する。ユーザ価値情報１６４は、ユーザＵ１の特徴、ユーザＵ１の具体的な経験としての成功談、失敗談、成功談と失敗談の経緯等を含み、例えば、複数の具体的な事象を含むストーリー形式の情報である。

第１ユーザ特性情報１５６は、ユーザＵ１の現実の行動の記録から生成される情報であるため、具体的な行動の裏付けがあり、信頼性が高い情報である。一方、第１ユーザ特性情報１５６は、ライフログ情報１５４が取得されていない期間について生成できない。また、ユーザＵ１の内面的な事象をライフログ情報１５４に基づき特定することは容易ではない。第２ユーザ特性情報１６２は、ヒアリングにより得られる情報である。ヒアリングでは、ユーザＵ１の内面的な事象に関する情報を、ユーザＵ１が発する言語的表現として得られるので、第２ユーザ特性情報１６２はユーザＵ１の真価に強く関連する情報をより多く含んでいる。また、過去の事象に関する情報も含まれる。従って、第１ユーザ特性情報１５６と第２ユーザ特性情報１６２の両方を用いることにより、ユーザＵ１の真価を的確に表現し、信頼性の高いユーザ価値情報１６４を生成できる。

ユーザ価値情報生成部１３２は、第２ユーザ特性情報１６２から自慢話に分類された要素を削除した上で、ユーザ価値情報１６４を生成してもよい。自慢話は、具体的表現により裏付けられていたとしても信頼性に欠ける可能性がある。このため、自慢話の要素を削除した第２ユーザ特性情報１６２を利用してユーザ価値情報１６４を生成することにより、ユーザ価値情報１６４の信頼性を高めることができる。

ユーザ価値情報生成部１３２は、第１ユーザ特性情報１５６と第２ユーザ特性情報１６２とを照合して、第２ユーザ特性情報１６２に含まれる情報の信頼性を判定してもよい。例えば、ユーザ価値情報生成部１３２は、第１ユーザ特性情報１５６に基づきユーザＵ１の行動特性を求めてもよい。ユーザ価値情報生成部１３２は、第２ユーザ特性情報１６２に含まれる情報のうち、ユーザＵ１の行動特性と矛盾する内容を示す情報を、信頼性の低い情報として判定してもよい。この場合、ユーザ価値情報生成部１３２は信頼性の低い情報を第２ユーザ特性情報１６２から除去した上で、ユーザ価値情報１６４を生成してもよい。これにより、ユーザ価値情報１６４の信頼性を担保できる。

ユーザ価値情報１６４は、例えば、ユーザＵ１の真価を表現するストーリーの形を有する。例えば、真価の名称、真価を持つに至るエピソードの背景、失敗談、失敗の原因、失敗を乗り越える視点や乗り越えられた理由、成功談、まとめ又はストーリーの要旨等の情報を含む。ユーザ価値情報生成部１３２は、ユーザ価値情報１６４を生成する処理において、第１ユーザ特性情報１５６および第２ユーザ特性情報１６２に含まれる要素や情報に、情報を追加してもよい。例えば、文章の形式を整える目的、または、設定されたストーリー形式にする目的で情報を補足してもよい。

テキスト評価部１３６は、ヒアリング処理部１３０が生成したユーザ価値情報１６４の評価を行う。テキスト評価部１３６は、第２ユーザ特性情報１６２に含まれる要素、および要素の結びつきをもとに、第１の評価を行う。第１の評価で、テキスト評価部１３６は、第２ユーザ特性情報１６２に含まれる要素を参照し、抽象的表現が一般概念化されているか否かに基づく評価を行う。具体的には、第２ユーザ特性情報１６２においてスロット１６２ｂの抽象的表現に、スロット１６２ｃの具体的表現が結びつけられているか否かを評価する。

テキスト評価部１３６は、ユーザ価値情報１６４の内容に基づき第２の評価を行う。第２の評価で、テキスト評価部１３６は、ユーザ価値情報１６４に含まれる情報から成功体験と失敗体験とを抽出する。テキスト評価部１３６は、ユーザ価値情報１６４に成功体験および失敗体験の両方が含まれるか否か、および、成功体験と失敗体験が具体的表現により裏付けられているかを評価する。テキスト評価部１３６は、成功体験のみを含むユーザ価値情報１６４を、自慢話の可能性があるとして、評価対象から除外してもよい。また、サーバ１００は、テキスト評価部１３６によって自慢話の可能性を評価したタイミングで、ユーザＵ１に対して、その成功体験に至るまでに積み重ねたであろう失敗体験を語るように仕掛けるため、ヒアリング処理部１３０によりヒアリングを行っても良い。例えば、また、テキスト評価部１３６は、成功体験が少ないユーザ価値情報１６４を、ユーザＵ１の真価としての価値が低いと評価する。また、テキスト評価部１３６は、成功体験および失敗体験の両方が含まれるユーザ価値情報１６４を、いずれか一方が含まれないユーザ価値情報１６４よりも高く評価する。成功体験と失敗体験については、分類部１３４が判定した結果を利用できる。

テキスト評価部１３６は、ユーザ価値情報１６４に含まれる要素に対し、予め成功体験、失敗体験等の分類を定義した辞書を有し、この辞書を参照して評価を行ってもよい。また、単独の要素を評価するだけでなく、文脈、語彙の並び等に基づき評価を行ってもよい。

テキスト評価部１３６は、第１の評価、および、第２の評価の結果を、それぞれ点数化する。さらに、テキスト評価部１３６は、第１の評価および第２の評価の結果を統合した総合評価を生成し、総合評価の結果をユーザ価値情報１６４に付加する。

テキスト評価部１３６の評価は、上述した第１、第２の評価に限定されない。例えば、ユーザ価値情報１６４に含まれるストーリーの文章全体について、抽象度および具体性を評価してもよい。例えば、具体性の高い単語を多く含むユーザ価値情報１６４は、具体性が高いストーリーとして高い評価を付す。また、例えば、テキスト評価部１３６は、抽象度の高い単語を多く含み具体性の高い単語が少ないユーザ価値情報１６４を、具体性が低いストーリーとして低く評価する。また、抽象度の高い単語の割合が極端に多いユーザ価値情報１６４を、特に信頼性が低い情報として、より低く評価する。
さらに、テキスト評価部１３６は、具体性の高い単語を多く含みつつも、その単語に関連する抽象度の高い単語が適度の割合で含まれているストーリーを最も高く評価する。これは、自分自身の経験を具体的に語れると同時に、その具体的な経験を総括することで、一般化し、抽象的に表現できているからである、と評価する。このタイプのストーリーは、ユーザが経験した具体的な事象だけでなく、まだ経験していない他の事象についても、アナロジーを用いることで応用できる可能性を持っている。

また、テキスト評価部１３６は、第２の評価において、テキストを対象として評価を行う構成に限定されず、例えば、ヒアリングデータ１５９をテキスト化せず、直接評価するものであってもよい。

関連データ収集部１４０は、ヒアリング処理部１３０の処理対象となっているユーザＵ１に関する情報を収集する。関連データ収集部１４０は、例えば、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｅｒｖｉｃｅ）により公開されている情報から、ユーザＵ１に関する情報を収集する。

登録部１４１は、ユーザ価値情報生成部１３２が生成したユーザ価値情報１６４を、ユーザ価値情報ＤＢ１６３に登録する。登録部１４１は、ユーザ価値情報１６４に、テキスト評価部１３６が付与した評価、および、関連データ収集部１４０が収集した情報を対応づけてユーザ価値情報ＤＢ１６３に登録してもよい。

要求受付部１４２、抽出条件取得部１４３、およびユーザ価値情報出力部１４４は、情報利用ユーザＵ２の要求に応じて処理を実行し、情報利用ユーザＵ２にユーザ価値情報１６４を提供する。

情報利用ユーザＵ２は、ユーザ価値情報ＤＢ１６３に格納されたユーザ価値情報１６４を直接検索してもよいし、抽象的な疑問を利用端末装置３５０に入力し、ユーザ価値情報１６４による解決を求めてもよい。例えば、情報利用ユーザＵ２は、自身が解決したい問題や、自身の疑問を自然言語により利用端末装置３５０に入力してもよい。利用端末装置３５０は、情報利用ユーザＵ２による入力内容を、ユーザ価値情報１６４の閲覧要求としてサーバ１００に送信し、要求受付部１４２は、閲覧要求を取得する。

抽出条件取得部１４３は、閲覧要求に該当するユーザ価値情報１６４を抽出するための抽出条件を生成または取得する。抽出条件取得部１４３は、例えば、利用端末装置３５０から受信した閲覧要求に含まれる言語を形態素解析し、閲覧要求に含まれる形態素、および／または形態素の組み合わせから、抽出条件を生成する。抽出条件は、閲覧要求に含まれる形態素、および／または形態素の組み合わせだけでなく、これらのシノニムを含んでもよい。つまり、抽出条件取得部１４３は、閲覧要求に含まれていない情報を含む抽出条件を生成してもよい。

ユーザ価値情報出力部１４４は、抽出条件に基づきユーザ価値情報ＤＢ１６３を検索して、閲覧要求に該当するユーザ価値情報１６４を抽出する。ユーザ価値情報出力部１４４は、ユーザ価値情報出力部１４４が抽出したユーザ価値情報１６４を閲覧するためのデータを生成し、通信部１１０により利用端末装置３５０に送信する。

利用ユーザ評価取得部１４５は、ユーザ価値情報出力部１４４により提供されたユーザ価値情報１６４に対して情報利用ユーザＵ２が付与する評価を取得する。
情報利用ユーザＵ２は、ユーザ価値情報１６４を閲覧した後で、ユーザ価値情報１６４が疑問や課題の解決に役立ったか否か等に基づき、ユーザ価値情報１６４の価値を評価する。情報利用ユーザＵ２による評価の内容は、利用端末装置３５０によりサーバ１００に送信される。利用ユーザ評価取得部１４５は、利用端末装置３５０が送信した評価を取得する。

評価統合部１４６は、利用ユーザ評価取得部１４５が取得した評価に基づき、ユーザ価値情報ＤＢ１６３に格納されたユーザ価値情報１６４の評価を更新する。これにより、ユーザ価値情報１６４に対する評価は、テキスト評価部１３６による評価と、利用ユーザ評価取得部１４５による評価とを統合した評価となる。ユーザ価値情報ＤＢ１６３に格納されるユーザ価値情報１６４には、複数のパラメータによる評価が与えられる。パラメータは、例えば、自慢話の構成比率、具体性と抽象性の構成比率、失敗談と成功談の全体的な構成比率、現在に近い時期の成功談の構成比率、情報利用ユーザＵ２による評価等のパラメータである。

評価統合部１４６は、関連データ収集部１４０がＳＮＳ等から収集した情報に基づく評価を行ってもよい。例えば、ＳＮＳにおけるユーザＵ１の影響力を、ユーザ価値情報１６４の評価のパラメータとして含んでもよい。

対価処理部１４７は、評価統合部１４６による評価に基づき、ユーザ価値情報１６４の提供に係る対価の金額を決定し、価格データ１６５を生成または更新する。対価処理部１４７は、評価統合部１４６による評価が行われる毎に、金額を更新する。

対価処理部１４７は、サーバ１００から利用端末装置３５０にユーザ価値情報１６４を出力したことに対する対価の処理を行う。具体的には、情報利用ユーザＵ２からユーザ価値情報１６４の対価の支払いを受け、ユーザＵ１に対してユーザ価値情報１６４の対価を支給する。ユーザ価値情報１６４の提供に伴う対価、すなわちユーザ価値情報１６４の価格は、価格データ１６５として記憶される。

例えば、サーバ１００が、ユーザＵ１および情報利用ユーザＵ２を含む複数のユーザについて、価値を有するポイントを付与する構成が挙げられる。この構成では、ユーザＤＢ１５２に、ユーザごとの保有ポイントを示す情報が格納される。対価処理部１４７は、情報利用ユーザＵ２が保有するポイントを減算することにより、情報利用ユーザＵ２から支払いを受ける。また、対価処理部１４７は、ユーザＵ１が保有するポイントを加算することにより、ユーザＵ１に対価を支給する。

対価処理部１４７は、通信ネットワーク４００を介して、金融機関や決済サービス事業者が運営する決済サーバに接続して、対価の処理を行ってもよい。例えば、対価処理部１４７は、決済サーバにより、銀行口座からの引き落とし、クレジットカード決済、電子マネーや仮想通貨による決済等を実行させてもよい。

［３．情報管理システムの動作］
図６および図７は、情報管理システム１の動作を示すフローチャートである。図６は、サーバ１００がユーザ価値情報１６４を生成する動作を示す。

ヒアリング処理部１３０がユーザＵ１に対するヒアリングを開始すると（ステップＳ１０１）、質問提示部１３５が発話内容を生成して第１端末装置２５０および第２端末装置２６０によって発話させる（ステップＳ１０２）。ここで、入力情報処理部１３１が集音部２５３により集音した音声のデジタル音声データを取得し（ステップＳ１０３）、ヒアリングデータ１５９をヒアリングデータ記憶部１５８に記憶させる（ステップＳ１０４）。

続いて、変換部１３３がヒアリングデータ１５９をテキストデータに変換する（ステップＳ１０５）。分類部１３４は、テキストデータを解析して要素に切り分け（ステップＳ１０６）、要素を分類する（ステップＳ１０７）。ヒアリング処理部１３０は、分類された要素に基づき第２ユーザ特性情報１６２を生成する（ステップＳ１０８）。

質問提示部１３５は、第２ユーザ特性情報１６２において不足している情報の有無を判定する（ステップＳ１０９）。不足している情報がある場合（ステップＳ１０９；ＹＥＳ）、質問提示部１３５は、不足している情報をユーザＵ１に発話させるため質問を生成し、第１端末装置２５０に出力する（ステップＳ１１０）。第１端末装置２５０が質問を発音すると（ステップＳ１１１）、ヒアリング処理部１３０はステップＳ１０３に戻る。
第２ユーザ特性情報１６２は、ユーザＵ１の一連のヒアリングについて生成される。従って、一連のヒアリングでステップＳ１０３－Ｓ１０９が繰り返し実行される場合、ステップＳ１０８では、その都度、第２ユーザ特性情報１６２が更新される。

第２ユーザ特性情報１６２において不足している情報がない場合（ステップＳ１０９；ＮＯ）、ヒアリング処理部１３０は、ヒアリングを終了するか否かを判定する（ステップＳ１１）。ヒアリングを終了する場合とは、例えば、ユーザＵ１が会話を終えたり、回答しなくなったりした場合、および、第２ユーザ特性情報１６２の情報量が基準以上となった場合である。ヒアリングを終了しない場合（ステップＳ１１２；ＮＯ）、ヒアリング処理部１３０はステップＳ１０３に戻る。

ヒアリングを終了する場合（ステップＳ１１２；ＹＥＳ）、ユーザ価値情報生成部１３２は、第２ユーザ特性情報１６２から自慢話に分類された情報を削除する（ステップＳ１１３）。ユーザ価値情報生成部１３２は、第２ユーザ特性情報１６２に含まれる情報の信頼性を判定し（ステップＳ１１４）、信頼性の低い情報を第２ユーザ特性情報１６２から削除する（ステップＳ１１５）。ユーザ価値情報生成部１３２は、第２ユーザ特性情報１６２から成功体験と失敗体験に該当する情報を抽出して、第１ユーザ特性情報１５６と統合することにより、ユーザ価値情報１６４を生成する（ステップＳ１１７）。

ここで、ユーザ価値情報生成部１３２は、ユーザＵ１が公開を許可しない情報の有無を判定する（ステップＳ１１８）。ヒアリングにおいてユーザＵ１が、公開しないことを希望する発言をした場合、この発言に該当する要素の全てを、公開を許可しない情報とする。公開を許可しない情報がある場合（ステップＳ１１８；ＹＥＳ）、ユーザ価値情報生成部１３２は該当する情報をユーザ価値情報１６４から削除し（ステップＳ１１９）、ＣＰＵ１２０の動作はステップＳ１２０に移行する。また、公開を許可しない情報がある場合（ステップＳ１１８；ＮＯ）、ＣＰＵ１２０の動作はステップＳ１２０に移行する。

ステップＳ１２０では、テキスト評価部１３６がユーザ価値情報１６４の評価を行い（ステップＳ１２０）、評価がユーザ価値情報生成部１３２に付与される（ステップＳ１２１）。さらに、ユーザ価値情報生成部１３２が、ユーザ価値情報１６４に確認情報の要否を示す情報を付加する（ステップＳ１２２）。ステップＳ１２２では、ユーザ価値情報１６４をユーザＵ１以外の人に提供する場合に、提供の前にユーザＵ１に確認を求めることか否かが判定される。例えば、ヒアリングにおいてユーザＵ１が提供前の確認を求めた場合、ユーザ価値情報生成部１３２が、確認を要することを示すフラグを付けたユーザ価値情報１６４を生成する。

続いて、登録部１４１がユーザ価値情報１６４をユーザ価値情報ＤＢ１６３に登録し（ステップＳ１２３）、ＣＰＵ１２０は本処理を終了する。

図７は、サーバ１００が利用端末装置３５０にユーザ価値情報１６４を提供する動作を示す。
要求受付部１４２は、情報利用ユーザＵ２の操作に基づき利用端末装置３５０が送信する閲覧要求を取得し（ステップＳ１４１）、抽出条件取得部１４３が抽出条件を生成する８ステップＳ１４２）。ユーザ価値情報出力部１４４は、抽出条件を取得して（ステップＳ１４３）、ユーザ価値情報ＤＢ１６３を検索することにより、ユーザ価値情報１６４を抽出する（ステップＳ１４４）。ユーザ価値情報出力部１４４は、抽出したユーザ価値情報１６４を利用端末装置３５０により表示するための情報を生成する（ステップＳ１４５）。

図８は、ユーザ価値情報１６４の表示例を示す図であり、ユーザ価値情報出力部１４４が生成する情報に基づいて利用端末装置３５０に表示される態様の例を示す。図８には、複数のユーザ価値情報１６４に関する情報が、縦方向に並べて配置され、一覧表示される例を示す。

ユーザ価値情報表示部１７０は、内容表示１７１、詳細情報表示１７２、分類表示１７３、提供時期表示１７４、価格表示１７５、評価表示１７６、コネクティング情報表示１７７の各表示領域を含む。

内容表示１７１にはユーザ価値情報１６４の内容を端的に表現する情報が表示される。この情報は、ユーザ価値情報１６４の種類あるいはカテゴリーということもできる。
詳細情報表示１７２には、ユーザ価値情報１６４に関連するユーザＵ１の情報が表示される。例えば、詳細情報表示１７２には、ユーザＵ１を紹介する静止画像や動画像が配置される。また、ユーザＵ１のプロフィールや得意分野に関する情報を含んでもよい。詳細情報表示１７２に表示される情報は、例えば、ユーザＤＢ１５２に登録された情報であるが、関連データ収集部１４０により収集された情報を含んでもよい。

分類表示１７３はユーザ価値情報１６４の分類が表示される。提供時期表示１７４にはユーザ価値情報１６４の提供時期を示す情報が表示される。価格表示１７５は、ユーザ価値情報１６４の提供の対価が表示され、評価表示１７６にはユーザ価値情報１６４の評価が表示される。

コネクティング情報表示１７７には、情報利用ユーザＵ２がユーザＵ１とのコネクションを形成できるか否かが表示される。コネクションの手段として、面会、電話、ＳＮＳによる連絡が挙げられる。

図７に戻り、ユーザ価値情報出力部１４４は、ユーザ価値情報表示部１７０等によって複数のユーザ価値情報１６４が表示される場合に、ユーザ価値情報１６４の表示順序を調整する（ステップＳ１４６）。ユーザ価値情報出力部１４４は、例えば、新しい順にユーザ価値情報１６４を配置してもよく、評価の高い順に配置してもよい。また、ユーザＵ１の知名度やＳＮＳにおける影響力の順に、ユーザ価値情報１６４を並べて配置してもよい。

利用端末装置３５０に表示されたユーザ価値情報１６４のいずれかが選択された場合、ユーザ価値情報出力部１４４は、選択を受け付けて（ステップＳ１４７）、選択されたユーザ価値情報１６４が確認を要するか否かを判定する（ステップＳ１４８）。

確認が必要な場合（ステップＳ１４８；ＹＥＳ）、ユーザ価値情報出力部１４４は、ユーザＵ１が使用するユーザ端末装置２３０等に確認の要求を出力する（ステップＳ１４９）。確認の要求は、電話、Ｅメール、ＳＮＳ等の各種の手段を利用すればよい。ユーザ価値情報出力部１４４は、ユーザＵ１による応答を受け付けて（ステップＳ１５０）、ユーザＵ１によりユーザ価値情報１６４の提供が許可されたか否かを判定する（ステップＳ１５１）。

提供が許可されない場合（ステップＳ１５１；ＮＯ）、ユーザ価値情報出力部１４４は、利用端末装置３５０に対して閲覧が不許可であることを通知し（ステップＳ１５２）、ステップＳ１４７に戻って別のユーザ価値情報１６４の選択を待機する。ステップＳ１４９－Ｓ１５２の動作において、ユーザ価値情報出力部１４４は、本発明の確認情報出力部および応答受付部の一例に対応する。

提供が許可された場合（ステップＳ１５１；ＹＥＳ）、および、確認が不要な場合（ステップＳ１４８；ＮＯ）、ユーザ価値情報出力部１４４は、選択されたユーザ価値情報１６４を通信部１１０によって利用端末装置３５０に送信する（ステップＳ１５３）。

ユーザ価値情報１６４の提供後、利用ユーザ評価取得部１４５は、利用端末装置３５０により入力される情報利用ユーザＵ２の評価を取得する（ステップＳ１５４）。
続いて、対価処理部１４７は、ユーザ価値情報１６４の提供に係る対価の支払い処理を実行し（ステップＳ１５５）、情報利用ユーザＵ２から支払いを受ける。ステップＳ１５５で、ユーザＵ１に対する対価の支払いを行ってもよい。

評価統合部１４６は、ステップＳ１５４で取得された評価をユーザ価値情報ＤＢ１６３内のユーザ価値情報１６４の評価に反映する処理を行う（ステップＳ１５６）。これにより、ユーザ価値情報１６４の評価が更新される。さらに、対価処理部１４７は、更新後の評価に対応してユーザ価値情報１６４の提供に伴う価格を変更し、この変更を価格データ１６５に反映させて（ステップＳ１５７）、本処理を終了する。

このように、サーバ１００は、ユーザＵ１の生活において検出されるライフログ情報を取得するライフログ情報取得部１２１と、ライフログ情報をもとに、ユーザＵ１の経験および特徴の少なくともいずれかに関連する第１ユーザ特性情報１５６を抽出する抽出部１２２と、第１ユーザ特性情報１５６をユーザＵ１に対応づけて記録する記録部１２３と、ユーザＵ１から入力される情報に基づいて、ユーザＵ１の経験あるいは特徴に関連する第２ユーザ特性情報１６２を取得する入力情報処理部と、第１ユーザ特性情報１５６と第２ユーザ特性情報１６２とに基づいて、ユーザＵ１以外の人に提供可能なユーザ価値を表現するユーザ価値情報１６４を生成するユーザ価値情報生成部１３２と、を有する。

この構成によれば、ユーザＵ１の経験や特徴の価値を表現したユーザ価値情報１６４を得ることにより、ユーザＵ１の内在的な価値を、ユーザＵ１以外の人にも提供可能な情報にして、利用できる。ユーザ価値情報１６４は、記録や伝達が可能な情報であるから、ユーザ価値情報１６４を生成することにより、ユーザＵ１の経験や特徴を社会的資産として活用可能となる。また、客観性を有するライフログ情報をもとに抽出される第１ユーザ特性情報１５６と、主観的な特徴を有する第２ユーザ特性情報１６２とに基づいて、普遍性を有し、利用価値の高いユーザ価値情報１６４を得ることができる。サーバ１００が実行する情報処理方法、および制御用プログラム１５１による場合にも、同様の作用効果を得ることができる。

サーバ１００は、ユーザ価値情報生成部１３２により生成されたユーザ価値情報１６４を、ユーザ価値データベースに登録する登録部１４１と、抽出条件の入力を受け付ける抽出条件取得部１４３と、抽出条件に基づいて、ユーザ価値データベースからユーザ価値情報１６４を抽出して出力するユーザ価値情報出力部１４４と、を備える。
この構成によれば、ユーザＵ１の真価を示すユーザ価値情報１６４を、情報利用ユーザＵ２等、ユーザＵ１以外の人と共有することができる。

ユーザ価値情報生成部１３２は、第１ユーザ特性情報１５６および第２ユーザ特性情報１６２から、ユーザＵ１の経験または特徴の価値を表現するために必要な情報を抽出することにより、ユーザ価値情報１６４を生成する。
この構成によれば、ユーザＵ１から得た情報から真価を表現するために必要な情報を抽出することで、ユーザＵ１以外の人にとって価値の高いユーザ価値情報１６４を生成できる。また、ユーザ価値情報１６４に不要な情報が含まれにくいので、ユーザ価値情報ＤＢ１６３のデータ容量の利用効率を高めることが期待できる。

ユーザ価値情報生成部１３２は、第１ユーザ特性情報１５６と第２ユーザ特性情報１６２とを比較し、ユーザに関する情報の信頼性を判定し、設定された水準以上の信頼性を有すると判定した情報に基づきユーザ価値情報１６４を生成する。
この構成によれば、信頼性の高いユーザ価値情報１６４を生成し、共有できる。

第１ユーザ特性情報１５６および第２ユーザ特性情報１６２に含まれる情報を設定された属性に分類する分類部１３４を備え、ユーザ価値情報生成部１３２は、第１ユーザ特性情報１５６および第２ユーザ特性情報１６２から、分類部１３４により特定の属性に分類された情報を削除して、ユーザ価値情報１６４を生成する。
例えば、ユーザ価値情報生成部１３２は、第２ユーザ特性情報１６２から自慢話に分類される情報を削除して、ユーザ価値情報１６４を生成する。また、ユーザ価値情報生成部１３２は、ユーザＵ１の思い込みに分類される情報を含まないユーザ価値情報１６４を生成してもよい。
この構成によれば、ユーザＵ１以外の人にとって価値の高いユーザ価値情報１６４を生成できうる。

第１ユーザ特性情報１５６および第２ユーザ特性情報１６２に含まれる情報をテキスト情報に変換する変換部１３３と、テキスト情報を評価するテキスト評価部１３６と、備え、分類部１３４は、テキスト情報を、自然言語の形態素または形態素の組み合わせからなる要素に切り分けて分類し、テキスト評価部１３６は、分類部１３４により分類された各々の要素、および、複数の要素の関係の少なくともいずれかに基づいて、テキスト情報の評価を決定し、決定した評価をユーザ価値情報１６４に付与する。
この構成によれば、ユーザ価値情報１６４に対し、テキストに基づく評価を付与することにより、定量的かつ相対的な評価を付与できる。このため、ユーザ価値情報１６４を利用する情報利用ユーザＵ２が、ユーザ価値情報１６４の価値を容易に判断できる。

分類部１３４は、第１ユーザ特性情報１５６および第２ユーザ特性情報１６２に含まれる情報から、ユーザＵ１の成功体験に分類される情報と失敗体験に分類される情報とを抽出し、テキスト評価部１３６は、成功体験に分類される情報と失敗体験に分類される情報との両方を含むユーザ価値情報１６４に対し、成功体験に分類された情報と失敗体験に分類された情報とのいずれかが含まれないユーザ価値情報１６４に比べて高い評価を付与する。
この構成によれば、ユーザＵ１以外の人にとって価値の高いユーザ価値情報１６４に対し、高い評価を付与できる。例えば、失敗体験の情報を含むユーザ価値情報１６４は、情報利用ユーザＵ２等に提供された場合の価値が高く、さらに成功体験の情報が加わることで、成功への参考となる可能性が高い。従って、ユーザ価値情報１６４の提供を受ける情報利用ユーザＵ２にとっての価値を基準として、ユーザ価値情報１６４に適切な評価を与えることができる。

分類部１３４は、第１ユーザ特性情報１５６および第２ユーザ特性情報１６２に含まれる情報から、抽象的表現に分類される情報と具体的表現に分類される情報とを抽出し、テキスト評価部１３６は、抽象的表現に分類される情報と具体的表現に分類される情報との両方を含むユーザ価値情報１６４に対し、抽象的表現に分類される情報と具体的表現に分類される情報とのいずれかが含まれないユーザ価値情報１６４に比べて高い評価を付与する。
この構成によれば、成功体験と失敗体験との両方に関する情報を含み、内容が充実しているユーザ価値情報１６４に高い評価を与える。これにより、ユーザ価値情報１６４の提供を受ける情報利用ユーザＵ２にとっての価値を基準として、ユーザ価値情報１６４に適切な評価を与えることができる。

ユーザＵ１に対する質問情報を出力する質問提示部１３５を備え、テキスト評価部１３６は、ユーザＵ１の価値を表現するために不足している情報を取得するための質問情報をユーザＵ１に対して提示する。
この構成によれば、ユーザＵ１から効率よく情報を得ることができる。

ユーザ価値情報生成部１３２は、ユーザＵ１から入力された情報に、ユーザＵ１が公開を許可しない情報が含まれる場合に、ユーザＵ１が公開を許可しない情報を含まないユーザ価値情報１６４を生成する。
この構成によれば、ユーザＵ１のプライバシー等に配慮し、ユーザＵ１の意図に沿ったユーザ価値情報１６４を生成できる。

サーバ１００は、第１音声出力部２５２と、第１音声出力部２５２とは別体として構成される第２音声出力部２６２と、音声を集音する集音部２５３と、を備え、入力情報処理部１３１は、第１音声出力部２５２および第２音声出力部２６２から出力される音声に応じてユーザＵ１が発する音声を、集音部２５３で集音することにより、ユーザＵ１の音声によって入力される情報を取得し、第１音声出力部２５２によってユーザに対する質問の音声を出力させ、第２音声出力部２６２から質問の音声への応答を促す音声を出力させる。
この構成によれば、第１音声出力部２５２と第２音声出力部２６２とを用いて、グループ会話を模したヒアリングを行うことができる。これにより、ユーザＵ１に与える緊張感や警戒感を軽減し、ユーザＵ１をリラックスさせて、効率よく情報を得ることができる。

サーバ１００は、情報利用ユーザＵ２が使用する利用端末装置３５０から閲覧要求の入力を受け付ける要求受付部１４２と、情報利用ユーザＵ２による閲覧要求の入力に対応して、ユーザに確認情報を出力する確認情報出力部としてのユーザ価値情報出力部１４４と、確認情報に応答してユーザが入力する応答入力を受け付ける応答受付部としてのユーザ価値情報出力部１４４と、情報利用ユーザＵ２とユーザとの間で対価を移動する対価取引処理を行う対価処理部１４７と、を備え、抽出条件取得部１４３は、閲覧要求の入力に基づいて抽出条件を取得し、ユーザ価値情報出力部１４４は、応答受付部により受け付けた応答入力に基づいて、抽出条件に基づいて抽出したユーザ価値情報１６４を利用端末装置３５０に出力し、対価処理部１４７は、ユーザ価値情報１６４の出力に応じて、情報利用ユーザＵ２から対価を徴収し、ユーザに対価を支払う処理を行う構成としてもよい。
この構成によれば、情報利用ユーザＵ２が対価を支払ってユーザ価値情報１６４の提供を受けることができ、ユーザ価値情報１６４の提供と、ユーザＵ１および情報利用ユーザＵ２における対価の流通とを含むプラットフォームを実現できる。

サーバ１００は、第１ユーザ特性情報１５６および第２ユーザ特性情報１６２に含まれる情報をテキスト情報に変換する変換部１３３と、テキスト情報を評価するテキスト評価部１３６と、利用端末装置３５０からユーザ価値情報１６４に対する評価を取得する利用ユーザ評価取得部１４５と、利用ユーザ評価取得部１４５により取得された評価と、テキスト評価部１３６による評価との組み合わせに基づきユーザ価値情報１６４の統合的評価を決定する評価統合部１４６と、を備え、対価処理部１４７は、ユーザ価値情報１６４の統合的評価に基づいてユーザ価値情報１６４の対価を決定する。
この構成によれば、ユーザ価値情報１６４に対する多角的な評価を反映して、ユーザ価値情報１６４の提供に係る対価を設定できる。

［４．他の実施形態］
上記実施形態では、入力情報処理部１３１は、ヒアリングにおいて集音部２５３が集音した音声データを取得し、ヒアリングデータ１５９として記録する構成とした。入力情報処理部１３１、ヒアリングの際にカメラ２１１により撮像された撮像画像データに基づき情報を取得してもよい。すなわち、カメラ２１１によってヒアリング中のユーザＵ１を撮像し、ユーザＵ１のジェスチャを、入力情報として取得してもよい。この構成において、第１端末装置２５０または第２端末装置２６０がカメラを搭載し、ヒアリング中のユーザＵ１を撮像してもよい。これらの場合において、ヒアリングデータ１５９は、音声データと、撮像画像データとを含むデータであってもよい。

また、入力情報処理部１３１は、ユーザ端末装置２３０により入力されるテキストデータを取得してもよい。例えば、ユーザＵ１に対するヒアリングを、ユーザ端末装置２３０を用いたメッセージ交換により行ってもよい。この場合、ヒアリングデータ１５９は、ユーザ端末装置２３０とサーバ１００とが交換したメッセージのデータであってもよい。

サーバ１００は、第１端末装置２５０および第２端末装置２６０を利用してヒアリングを行う構成に限らず、例えば、３台以上の装置により音声を出力してもよいし、１台の装置のみにより音声を出力してもよい。
また、ユーザ端末装置２３０がスピーカを備える構成において、ユーザ端末装置２３０に、第２端末装置２６０の機能を実行させてもよい。また、ユーザ端末装置２３０がマイクおよびスピーカを備える構成において、ユーザ端末装置２３０に、第１端末装置２５０の機能を実行させてもよい。

ユーザＵ１のライフログを収集する装置は観察装置２１０等に限らず、例えば、ユーザＵ１が運転する自動車に搭載されたカメラ、センサ、ＧＰＳにより収集される情報、および／または、ユーザＵ１の住居に設置されたカメラやセンサにより収集される情報を、ライフログ情報取得部１２１により取得してもよい。

また、ユーザ端末装置２３０が、サーバ１００のＣＰＵ１２０の機能の一部または全部を実行してもよい。この場合、サーバ１００、或いはサーバ１００に変えてメモリ１５０を備える装置と、ユーザ端末装置２３０とが、通信ネットワーク４００を介して接続された構成とすることができる。ユーザ端末装置２３０は、例えば、ライフログ情報取得部１２１、抽出部１２２、記録部１２３、ヒアリング処理部１３０、テキスト評価部１３６、関連データ収集部１４０、登録部１４１、評価統合部１４６、および対価処理部１４７として機能してもよい。また、要求受付部１４２、抽出条件取得部１４３、ユーザ価値情報出力部１４４、利用ユーザ評価取得部１４５、対価処理部１４７の機能を、ユーザ端末装置２３０が実行してもよいし、他の装置が実行してもよい。
また、サーバ１００とは異なる第２のサーバが、ＣＰＵ１２０の機能の一部を実行してもよく、第２のサーバとサーバ１００とが協働して図３に示す機能を実行してもよい。

なお、図３は、本願発明の理解を容易にするために、サーバ１００の機能構成を、主な処理内容により区分して示した概略図であり、サーバ１００の構成を、他の区分によって構成してもよい。また、各構成要素の処理は、１つのハードウェアユニットにより実行されてもよいし、複数のハードウェアユニットにより実行されてもよい。また、各構成要素の処理は、１つのプログラムにより実行されてもよいし、複数のプログラムにより実行されてもよい。

１…情報管理システム、１００…サーバ（情報処理装置）、１２０…ＣＰＵ、１２１…ライフログ情報取得部、１２２…抽出部、１２３…記録部、１３０…ヒアリング処理部、１３１…入力情報処理部、１３２…ユーザ価値情報生成部、１３３…変換部、１３４…分類部、１３５…質問提示部、１３６…テキスト評価部、１４０…関連データ収集部、１４１…登録部、１４２…要求受付部、１４３…抽出条件取得部、１４４…ユーザ価値情報出力部（確認情報出力部、応答受付部）、１４５…利用ユーザ評価取得部、１４６…評価統合部、１４７…対価処理部、１５０…メモリ、１５１…制御用プログラム、１５２…ユーザＤＢ、１５３…ライフログ情報記憶部、１５４…ライフログ情報、１５５…第１ユーザ特性情報記憶部、１５６…第１ユーザ特性情報、１５７…辞書データ、１５８…ヒアリングデータ記憶部、１５９…ヒアリングデータ、１６０…関連データ記憶部、１６１…第２ユーザ特性情報記憶部、１６２…第２ユーザ特性情報、１６３…ユーザ価値情報ＤＢ、１６４…ユーザ価値情報、１６５…価格データ、２１０…観察装置、２２０…生体情報検知装置、２３０…ユーザ端末装置、２５０…第１端末装置、２５２…第１音声出力部、２５３…集音部、２６０…第２端末装置、２６２…第２音声出力部、３５０…利用端末装置、４００…通信ネットワーク。

Claims (14)

1. ユーザの生活において検出されるライフログ情報を取得するライフログ情報取得部と、
   前記ライフログ情報をもとに、前記ユーザの経験および特徴の少なくともいずれかに関連する第１ユーザ特性情報を抽出する抽出部と、
   前記第１ユーザ特性情報を前記ユーザに対応づけて記録する記録部と、
   前記ユーザから入力される情報に基づいて、前記ユーザの経験あるいは特徴に関連する第２ユーザ特性情報を取得する入力情報処理部と、
   前記第１ユーザ特性情報と前記第２ユーザ特性情報とに基づいて、前記ユーザ以外の人に提供可能なユーザ価値を表現するユーザ価値情報を生成するユーザ価値情報生成部と、を備え、
   前記第２ユーザ特性情報に含まれる情報を、時間的表現に分類される第１情報と、抽象的表現に分類される第２情報と、具体的表現に分類される第３情報とに分類し、前記第１情報と前記第２情報と前記第３情報との対応付けを行う分類部と、
   前記第１情報および前記第３情報に対応付けられていない前記第２情報について、前記第１情報および前記第３情報のうち不足する情報を前記ユーザから得るための質問情報を生成し、前記質問情報を出力する質問提示部と、をさらに備え、
   前記入力情報処理部は、前記質問提示部が前記質問情報を出力した後に前記ユーザから入力される情報に基づいて、前記第２ユーザ特性情報を取得し、
   前記ユーザ価値情報生成部は、前記質問提示部が前記質問情報を出力した後に前記入力情報処理部により取得された前記第２ユーザ特性情報を含む前記第２ユーザ特性情報と、前記第１ユーザ特性情報とに基づいて、前記ユーザ価値情報を生成する
   情報処理装置。
2. 前記ユーザ価値情報生成部により生成された前記ユーザ価値情報を、ユーザ価値データベースに登録する登録部と、
   抽出条件の入力を受け付ける抽出条件取得部と、
   前記抽出条件に基づいて、前記ユーザ価値データベースから前記ユーザ価値情報を抽出して出力するユーザ価値情報出力部と、を備える
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記ユーザ価値情報生成部は、前記第１ユーザ特性情報および前記第２ユーザ特性情報から、前記ユーザの経験または特徴の価値を表現するために必要な情報を抽出することにより、前記ユーザ価値情報を生成する
   請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記ユーザ価値情報生成部は、前記第１ユーザ特性情報と前記第２ユーザ特性情報とを比較し、
   前記ユーザに関する情報の信頼性を判定し、設定された水準以上の信頼性を有すると判定した情報に基づき前記ユーザ価値情報を生成する
   請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記ユーザ価値情報生成部は、前記第１ユーザ特性情報および前記第２ユーザ特性情報から、前記分類部により特定の属性に分類された情報を削除して、前記ユーザ価値情報を生成する
   請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記第１ユーザ特性情報および前記第２ユーザ特性情報に含まれる情報をテキスト情報に変換する変換部と、
   前記テキスト情報を評価するテキスト評価部と、備え、
   前記分類部は、前記テキスト情報を、自然言語の形態素または形態素の組み合わせからなる要素に切り分けて分類し、
   前記テキスト評価部は、前記分類部により分類された各々の前記要素、および、複数の前記要素の関係の少なくともいずれかに基づいて、前記テキスト情報の評価を決定し、決定した評価を前記ユーザ価値情報に付与する
   請求項１から請求項５のいずれかに記載の情報処理装置。
7. 前記分類部は、前記第１ユーザ特性情報および前記第２ユーザ特性情報に含まれる情報から、前記ユーザの成功体験に分類される情報と失敗体験に分類される情報とを抽出し、
   前記テキスト評価部は、前記成功体験に分類される情報と前記失敗体験に分類される情報との両方を含む前記ユーザ価値情報に対し、前記成功体験に分類された情報と前記失敗体験に分類された情報とのいずれかが含まれない前記ユーザ価値情報に比べて高い評価を付与する
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記分類部は、前記第１ユーザ特性情報および前記第２ユーザ特性情報に含まれる情報から、抽象的表現に分類される情報と具体的表現に分類される情報とを抽出し、
   前記テキスト評価部は、前記抽象的表現に分類される情報と前記具体的表現に分類される情報との両方を含む前記ユーザ価値情報に対し、前記抽象的表現に分類される情報と前記具体的表現に分類される情報とのいずれかが含まれない前記ユーザ価値情報に比べて高い評価を付与する
   請求項６又は請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記ユーザ価値情報生成部は、前記ユーザから入力された情報に、前記ユーザが公開を許可しない情報が含まれる場合に、前記ユーザが公開を許可しない情報を含まない前記ユーザ価値情報を生成する
   請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 第１音声出力部と、前記第１音声出力部とは別体として構成される第２音声出力部と、音声を集音する集音部と、を備え、
    前記入力情報処理部は、前記第１音声出力部および前記第２音声出力部から出力される音声に応じて前記ユーザが発する音声を、前記集音部で集音することにより、前記ユーザの音声によって入力される情報を取得し、
    前記第１音声出力部によって前記ユーザに対する質問の音声を出力させ、前記第２音声出力部から前記質問の音声への応答を促す音声を出力させる
    請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
11. 情報利用ユーザが使用する利用端末装置から閲覧要求の入力を受け付ける要求受付部と、
    前記情報利用ユーザによる閲覧要求の入力に対応して、前記ユーザに確認情報を出力する確認情報出力部と、
    前記確認情報に応答して前記ユーザが入力する応答入力を受け付ける応答受付部と、
    前記情報利用ユーザと前記ユーザとの間で対価を移動する対価取引処理を行う対価処理部と、を備え、
    抽出条件取得部は、前記閲覧要求の入力に基づいて前記抽出条件を取得し、
    前記ユーザ価値情報出力部は、前記応答受付部により受け付けた前記応答入力に基づいて、前記抽出条件に基づいて抽出した前記ユーザ価値情報を前記利用端末装置に出力し、
    前記対価処理部は、前記ユーザ価値情報の出力に応じて、前記情報利用ユーザから対価を徴収し、前記ユーザに対価を支払う処理を行う
    請求項２に記載の情報処理装置。
12. 前記第１ユーザ特性情報および前記第２ユーザ特性情報に含まれる情報をテキスト情報に変換する変換部と、
    前記テキスト情報を評価するテキスト評価部と、
    前記利用端末装置から前記ユーザ価値情報に対する評価を取得する利用ユーザ評価取得部と、
    前記利用ユーザ評価取得部により取得された評価と、前記テキスト評価部による評価との組み合わせに基づき前記ユーザ価値情報の統合的評価を決定する評価統合部と、を備え、
    前記対価処理部は、前記ユーザ価値情報の統合的評価に基づいて前記ユーザ価値情報の対価を決定する
    請求項１１に記載の情報処理装置。
13. ユーザが使用する端末装置と通信するコンピュータによって、
    前記ユーザの生活において検出されるライフログ情報を取得し、
    前記ライフログ情報をもとに、前記ユーザの経験および特徴の少なくともいずれかに関連する第１ユーザ特性情報を抽出し、
    前記第１ユーザ特性情報を前記ユーザに対応づけて記録し、
    前記ユーザから入力される情報に基づいて、前記ユーザの経験あるいは特徴に関連する第２ユーザ特性情報を取得し、
    前記第２ユーザ特性情報に含まれる情報を、時間的表現に分類される第１情報と、抽象的表現に分類される第２情報と、具体的表現に分類される第３情報とに分類し、前記第１情報と前記第２情報と前記第３情報との対応付けを行い、
    前記第１情報および前記第３情報に対応付けられていない前記第２情報について、前記第１情報および前記第３情報のうち不足する情報を前記ユーザから得るための質問情報を生成し、前記質問情報を出力し、
    前記質問情報を出力した後に前記ユーザから入力される情報に基づいて、前記第２ユーザ特性情報を取得し、
    前記第１ユーザ特性情報と前記第２ユーザ特性情報とに基づいて、前記ユーザ以外の人に提供可能なユーザ価値を表現するユーザ価値情報を生成する
    情報処理方法。
14. コンピュータを、
    ユーザの生活において検出されるライフログ情報を取得するライフログ情報取得部と、
    前記ライフログ情報をもとに、前記ユーザの経験および特徴の少なくともいずれかに関連する第１ユーザ特性情報を抽出する抽出部と、
    前記第１ユーザ特性情報を前記ユーザに対応づけて記録する記録部と、
    前記ユーザから入力される情報に基づいて、前記ユーザの経験あるいは特徴に関連する第２ユーザ特性情報を取得する入力情報処理部と、
    前記第１ユーザ特性情報と前記第２ユーザ特性情報とに基づいて、前記ユーザ以外の人に提供可能なユーザ価値を表現するユーザ価値情報を生成するユーザ価値情報生成部と、
    前記第２ユーザ特性情報に含まれる情報を、時間的表現に分類される第１情報と、抽象的表現に分類される第２情報と、具体的表現に分類される第３情報とに分類し、前記第１情報と前記第２情報と前記第３情報との対応付けを行う分類部と、
    前記第１情報および前記第３情報に対応付けられていない前記第２情報について、前記第１情報および前記第３情報のうち不足する情報を前記ユーザから得るための質問情報を生成し、前記質問情報を出力する質問提示部と、して機能させ、
    前記入力情報処理部は、前記質問提示部が前記質問情報を出力した後に前記ユーザから入力される情報に基づいて、前記第２ユーザ特性情報を取得し、
    前記ユーザ価値情報生成部は、前記質問提示部が前記質問情報を出力した後に前記入力情報処理部により取得された前記第２ユーザ特性情報を含む前記第２ユーザ特性情報と、前記第１ユーザ特性情報とに基づいて、前記ユーザ価値情報を生成する
    プログラム。

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