JP7292300B2 - 情報提供方法 - Google Patents

Description

情報提供方法に関する。

近年、様々な場所に配置されたセンサから膨大なセンサデータを収集できるようになり、収集されたセンサデータの有効活用が求められている。例えば、住宅などの屋内空間に配置された様々なセンサからのセンサデータを用いれば、ユーザの状況に適したサービスを提供することが可能となる。

特開２０１８－３２２７２号公報

しかしながら、従来技術では、センサデータをどのように利用すればよいかに関する情報が少なく、サービス提供のためにセンサデータを有効活用することが難しい。

本開示は、サービス提供のためにセンサデータを有効活用することができる情報提供方法等を提供する。

本開示の一態様に係る情報提供方法は、プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置を用いた情報提供方法であって、住宅内に、センサが配置されており、前記プロセッサは、ユーザの嗜好情報を取得し、前記ユーザの嗜好情報に関連する番組の放映開始時刻を取得し、前記センサにより、前記ユーザの調理情報を取得し、（i）現在時刻から前記放映開始時刻までの時間が閾値時間以下であり、（ii）前記ユーザの調理情報が前記ユーザが調理を開始しようとしていることを示す場合、前記番組の放映開始時刻が近づいているが、前記ユーザが調理を開始しようとしていることを示す第１情報を生成し、ネットワークを介して、前記第１情報処理装置と接続された第２情報処理装置から第１要求内容が記述された情報を取得し、前記第１要求内容に前記第１情報の内容が含まれる場合、前記第２情報処理装置に、生成された前記第１情報を用いて、前記ユーザ又は前記住宅を特定するための情報を含む第２情報を出力する。

本開示の一態様に係る情報提供方法は、プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置を用いた情報提供方法であって、空間内に、センサが配置されており、前記プロセッサは、前記空間におけるイベント開催情報を取得し、前記空間におけるイベントのための物品の調達量を取得し、前記センサにより、所定期間における前記空間への進入者数を取得し、（iii）前記イベント開催情報において今日が前記イベントの開催日であり、（iv）前記空間への進入者数に対応する物品の必要量よりも前記物品の調達量が少ない場合、前記イベントのための物品が不足していることを示す第１情報を生成し、ネットワークを介して、前記第１情報処理装置と接続された第２情報処理装置から第１要求内容が記述された情報を取得し、前記第１要求内容に前記第１情報が含まれる場合、前記第２情報処理装置に、前記第１情報を用いて、ユーザ又は前記空間を特定するための情報を含む第２情報を出力する。

本開示の一態様に係る情報提供方法は、プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置を用いた情報提供方法であって、空間内に、電子機器とセンサとが配置されており、前記プロセッサは、前記メモリから、過去の所定期間における前記空間内のユーザの存在情報を取得し、前記電子機器の状態を取得し、（v）前記存在情報に、前記ユーザが前記空間内に存在していない閾値長さ以上の不存在期間が含まれ、（vi）前記不存在期間の後に、前記電子機器の利用が開始された場合、前記ユーザが久しぶりに前記空間に存在することを示す第１情報を生成し、ネットワークを介して、前記第１情報処理装置と接続された第２情報処理装置から第１要求内容が記述された情報を取得し、前記第１要求内容に前記第１情報の内容が含まれる場合、前記第２情報処理装置に、生成された前記第１情報を用いて、前記ユーザ又は前記空間を特定するための情報を含む第２情報を出力する。

本開示の一態様に係る情報提供方法は、プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置を用いた情報提供方法であって、就寝空間を含む空間内に、センサが配置されており、前記プロセッサは、前記メモリから、過去のユーザの就寝時刻の統計情報を取得し、前記メモリから、天体イベント及び前記天体イベントの期間を示す天体情報を取得し、前記センサにより、前記ユーザの移動情報を取得し、前記メモリから、前記空間の所在地の天気情報を取得し、（vii）現在時刻から前記就寝時刻までの時間が閾値時間以下であり、（viii）前記ユーザの移動情報が前記就寝空間へ移動したことを示し、（ix）現在日時が前記天体情報により示される期間に含まれ、（x）前記天気情報が前記天体イベントを視覚可能な天気であることを示す場合、前記ユーザが睡眠前に前記天体イベントを見ることができることを示す第１情報を生成し、ネットワークを介して、前記第１情報処理装置と接続された第２情報処理装置から第１要求内容が記述された情報を取得し、前記第１要求内容に前記第１情報の内容が含まれる場合、前記第２情報処理装置に、生成された前記第１情報を用いて、前記ユーザ又は前記空間を特定するための情報を含む第２情報を出力する。

なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

本発明の一態様に係る情報提供方法は、サービス提供のためにセンサデータを有効活用することができる。

図１は、実施の形態１に係るサービス提供システムの全体像を示す。 図２は、実施の形態１に係るサービス提供システムの構成を示す。 図３は、実施の形態１に係る第１情報処理装置及び第２情報処理装置の機能構成を示す。 図４は、実施の形態１に係るサービス提供システムのシーケンス図である。 図５は、実施の形態１に係る第１情報処理装置の処理を示すフローチャートである。 図６は、実施の形態１における第１条件の判定処理の一例を示すフローチャートである。 図７は、実施の形態１におけるユーザの番組視聴履歴の一例を示す。 図８は、実施の形態２における第１条件の判定処理の一例を示すフローチャートである。 図９は、実施の形態３における第１条件の判定処理の一例を示すフローチャートである。 図１０は、実施の形態３におけるユーザの存在情報の一例を示す。 図１１は、実施の形態４における第１条件の判定処理の一例を示すフローチャートである。 図１２は、実施の形態４におけるユーザの１日ごとの就寝時刻の一例を示す。 図１３は、実施の形態４における天体情報の一例を示す。 図１４は、実施の形態４における天体情報の一例を示す。 図１５は、変形例１に係るサービス提供システムのシーケンス図である。 図１６は、変形例２に係るサービス提供システムのシーケンス図である。 図１７は、変形例３における第２情報の生成処理の一例を示すフローチャートである。 図１８Ａは、変形例３におけるサービスと五感との関係の一例を示す。 図１８Ｂは、変形例３における機器と五感との関係の一例を示す。 図１９は、変形例４における第２情報の生成処理の一例を示すフローチャートである。 図２０は、変形例４におけるサービスの提供履歴の一例を示す。 図２１Ａは、変形例４におけるサービス提供可能性情報の一例を示す。 図２１Ｂは、変形例４におけるサービス同時提供禁止情報の一例を示す。 図２１Ｃは、変形例４におけるサービス変更禁止情報の一例を示す。 図２２は、変形例５における第２情報の出力処理の一例を示すフローチャートである。 図２３Ａは、サービス提供システムの全体像を示す。 図２３Ｂは、データセンタ運営会社の一例を示す。 図２３Ｃは、データセンタ運営会社の一例を示す。 図２４は、サービスの類型１（自社データセンタ型）を示す。 図２５は、サービスの類型２（ＩａａＳ利用型）を示す。 図２６は、サービスの類型３（ＰａａＳ利用型）を示す。 図２７は、サービスの類型４（ＳａａＳ利用型）を示す。

以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、請求の範囲を限定する主旨ではない。

また、各図は、必ずしも厳密に図示したものではない。各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略又は簡略化する。

（実施の形態１）
［サービス提供システム１０の全体像］
まず、サービス提供システム１０の全体像について図１を参照しながら説明する。図１は、実施の形態１に係るサービス提供システム１０の全体像を示す。

本実施の形態に係るサービス提供システム１０では、複数の屋内空間におけるセンサデータがクラウドサーバ（Cloud server）に収集される。屋内空間は、例えば、住宅、オフィススペース、建物、及び乗り物内の空間である。センサデータは、屋内空間におけるユーザの日常的な（Usual）行動及び／又は非日常的な（Unusual）活動に基づくデータである。

複数のサービス提供者（Service providers）の各々は、アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）を介して、クラウドサーバに収集されたセンサデータに基づく各種情報を取得することができる。ＡＰＩとは、コンピュータから呼び出して利用することができるクラウドサーバの情報処理機能である。

各サービス提供者は、ＡＰＩを介して取得した情報に基づいて、ユーザにサービスを提供する。サービスとしては、情報提供サービス、広告配信サービス、ホームネットワーク上の機器の自動制御サービス、又は、これらの任意の組み合わせがあげられる。なお、サービスは、これらに限定されず、例えば商品の配送（Delivery）サービスであってもよい。

［サービス提供システム１０の構成］
次に、サービス提供システム１０の構成について図２を参照しながら説明する。図２は、実施の形態１に係るサービス提供システム１０の構成を示す。図２に示すように、本実施の形態に係るサービス提供システム１０は、第１情報処理装置１００と、第２情報処理装置２００と、センサ群３００と、機器群４００と、を備える。

センサ群３００は、空間２０内に配置されており、少なくとも１つのセンサを含む。センサ群３００は、ゲートウェイ５００を介して、インターネット等の通信ネットワークに接続される。なお、ゲートウェイ５００は、オプションであり、センサ群３００は、ゲートウェイ５００を介さずに通信ネットワークに接続されてもよい。

センサ群３００は、ユーザの動作に関する動作情報、又は機器群４００の稼働／操作に関する情報などを示すセンサ値を出力する。例えば、センサ群３００は、照明機器が点灯しているか否かを示すセンサ値、音響機器が音を出力しているか否かを示すセンサ値、空間２０内又は空間２０内の予め定められた領域内にユーザが存在するか否かを示すセンサ値、又は、それらの任意の組み合わせを出力することができる。

センサ群３００は、例えば人感センサ、開閉センサ、音センサ、又は、それらの任意の組み合わせを含むことができる。このようなセンサ群３００のセンサは、例えばイメージセンサ、赤外線センサ、超音波センサ、可視光センサ、振動センサ、タッチセンサ、マイクロホン、又は、それらの任意の組み合わせで実現することができる。このようなセンサは、空間２０を形成する壁、床もしくは天井、又は、空間２０内に配置された電子機器もしくは家具などに設置することができる。また、センサは、機器群４００の機器に内蔵されてもよく、例えばスマートフォン等のタッチスクリーンに内蔵されたタッチセンサであってもよい。なお、センサは、上記センサに限定されない。

機器群４００は、空間２０内に配置されており、少なくとも１つの電子機器を含む。機器群４００は、ゲートウェイ５００を介して、インターネット等の通信ネットワークに接続される。なお、ゲートウェイ５００は、オプションであり、機器群４００は、ゲートウェイ５００を介さずに通信ネットワークに接続されてもよい。

機器群４００は、例えばディスプレイパネル、照明機器、音響機器、冷蔵庫、掃除機、又はそれらの任意の組み合わせを含むことができる。なお、機器群４００の機器は、これに限定されない。

第１情報処理装置１００は、空間２０外に配置された、プロセッサ及びメモリを備える装置であり、例えば図１のクラウドサーバ（Cloud server）に相当する。なお、第１情報処理装置１００は、空間２０内に配置されたエッジサーバであってもよい。

なお、クラウドサーバとは、インターネットを介して提供されるサーバを意味する。また、エッジサーバとは、インターネットよりもユーザに近いエリアのネットワーク（例えばローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ））を介して提供されるサーバを意味する。

第２情報処理装置２００は、プロセッサ及びメモリを備える装置であり、例えば図１のサービス提供者（Service provider）の装置である。第２情報処理装置２００は、空間２０内の機器群４００を介してユーザにサービスを提供する。

ここで、図２に示すサービス提供システム１０は、複数の屋内空間毎に存在する例を想定している。具体的には、複数の屋内空間毎に第１情報処理装置１００が存在し、各第１情報処理装置１００に複数の第２情報処理装置２００接続されることで、屋内空間にサービスが提供される。このとき、複数の第１情報処理装置１００と、複数の第２情報処理装置２００とが独立に存在することで、複数の第１情報処理装置１００からユーザ又は空間２０の多様な情報を提供し、かつ複数の第２情報処理装置２００を用いて多様なサービスが提供できるようにすることを目指している。一方、複数の第１情報処理装置１００と複数の第２情報処理装置２００との間において、新たな情報のやり取りが発生する。本実施形態では、この情報のやり取りを規定することで、センサデータを有効活用し、かつ適切なサービスを提供する仕組みを提供する。

［第１情報処理装置１００の機能構成］
次に、第１情報処理装置１００の機能構成について、図３を参照しながら説明する。図３は、実施の形態１に係る第１情報処理装置１００及び第２情報処理装置２００の機能構成を示す。

図３に示すように、本実施の形態に係る第１情報処理装置１００は、センサデータ取得部１０１と、第１メモリ１０３と、判定部１０４と、第２メモリ１０５と、第１情報生成部１０６と、第３メモリ１０７と、第２情報生成部１０８と、入出力部１０９と、を備える。第１情報処理装置１００の各機能ブロックについて以下に説明する。

センサデータ取得部１０１は、センサ群３００から、第１センサ値を含む第１センサデータを取得する。第１センサデータの一部又は全部は、第１メモリ１０３に格納される。第１センサデータは、例えば、空間２０内の所定の領域に人がいるか否かを示すデータを含んでもよい。また例えば、第１センサデータは、音響機器の音出力状況を示すデータを含んでもよい。また、第１センサデータは、機器の操作状況を示すデータを含んでもよい。また、第１センサデータは、冷蔵庫のドアの開閉状況を示すデータを含んでもよい。

第１メモリ１０３は、センサデータ取得部１０１によって取得された第１センサデータの一部又は全部を格納している。

判定部１０４は、第１条件が満たされているか否かを判定する。第１条件の詳細については後述する。

第２メモリ１０５は、第１情報を生成するための情報を格納している。例えば、第２メモリ１０５は、異なる複数の条件に対して生成される情報の内容が対応付けられた対応テーブルを格納している。

第１情報生成部１０６は、第１条件が満たされる場合に第１情報を生成する。本実施の形態では、第１情報は、番組の放映開始時刻が近づいているが、ユーザが調理を開始しようとしていることを示すが、これに限定されない。

第３メモリ１０７は、第２情報を生成するための情報を格納している。つまり、第３メモリ１０７は、第１情報生成部１０６によって生成された第１情報に対応するユーザ又は空間２０を特定するための情報を格納している。

第２情報生成部１０８は、入出力部１０９を介して第２情報処理装置２００から取得された情報に含まれる第１要求内容に第１情報の内容が含まれているか否かを判定する。ここで、第１要求内容に第１情報の内容が含まれている場合、第２情報生成部１０８は、第１情報を用いて第２情報を生成する。第２情報は、ユーザ又は空間２０を特定するための情報（例えば、ユーザのＩＤ、住所、ＩＰアドレス、機器の識別情報等）を含む。例えば、第２情報生成部１０８は、第３メモリ１０７から、第１情報生成部１０６によって生成された第１情報に対応するユーザ又は空間２０を特定するための情報を読み出すことにより第２情報を生成する。ここで、第２情報は、ユーザ又は空間２０にサービスを提供するために必要な情報であっても良い。第１要求に提供するサービスの内容が含まれている場合、サービスの内容に対応する第２情報が提供されてもよい。例えば、通信環境を利用してサービスを提供する場合の第２情報の一例は、ＩＰアドレスである。または、機器を制御するサービスを提供する場合の第２情報の一例は、機器の識別情報である。通信環境を利用して、機器を制御するサービスを提供する場合の第２情報の一例は、ＩＰアドレスおよび機器の識別情報の組み合わせであってもよい。

入出力部１０９は、ネットワークを介して第１情報処理装置１００と接続された第２情報処理装置２００から第１要求内容が記述された情報（以下、第１要求情報という）を取得する。さらに、入出力部１０９は、第２情報生成部１０８によって生成された第２情報を第２情報処理装置２００に出力する。

なお、上述した判定部１０４、第１情報生成部１０６及び第２情報生成部１０８は、例えばプロセッサ及びメモリによって実現される。メモリに格納されたインストラクション又はソフトウェアプログラムが実行されたときに、プロセッサは、判定部１０４、第１情報生成部１０６及び第２情報生成部１０８として機能する。また、判定部１０４、第１情報生成部１０６及び第２情報生成部１０８は、専用の電子回路によって実現されてもよい。

また、上述した第１メモリ１０３、第２メモリ１０５及び第３メモリ１０７は、例えば半導体メモリ及び／又はディスクドライブ等によって実現される。入出力部１０９は、例えばネットワークインタフェースコントローラ（ＮＩＣ）等によって実現される。

［第２情報処理装置２００の機能構成］
次に、第２情報処理装置２００の機能構成について、図３を参照しながら説明する。

図３に示すように、本実施の形態に係る第２情報処理装置２００は、第４メモリ２０１と、要求生成部２０２と、入出力部２０３と、第５メモリ２０４と、サービス生成部２０５と、出力部２０６と、を備える。第２情報処理装置２００の各機能ブロックについて以下に説明する。

第４メモリ２０１は、第１要求情報を生成するための情報を格納している。

要求生成部２０２は、第１要求情報を生成する。具体的には、要求生成部２０２は、第４メモリ２０１に格納された情報を参照して、第１要求内容が記述された第１要求情報を生成する。

第１要求内容は、所定のサービスが提供されるユーザ又は空間が満たすべき要件を示す。本実施の形態では、第１要求内容は、番組の放映開始時刻が近づいているが、ユーザが調理を開始しようとしていることを要件として示すが、これに限定されない。

入出力部２０３は、要求生成部２０２によって生成された第１要求情報を第１情報処理装置１００に出力する。さらに、入出力部２０３は、第１情報処理装置１００から第２情報を取得する。

第５メモリ２０４は、サービス情報を生成するための情報を格納している。例えば、第５メモリ２０４は、異なる複数の要求内容に対してサービス内容が対応付けられた対応テーブルを格納している。

サービス生成部２０５は、第２情報を用いて、第１サービス情報を生成する。第１サービス情報とは、機器群４００を介して空間２０内のユーザにサービスを提供するための情報である。

本実施の形態では、第１サービス情報は、例えば、ディスプレイパネルに、番組の放映開始時刻までに調理を終了可能な料理のレシピを表示させる制御情報である。また例えば、ユーザによって携帯端末が操作されている場合に、第１サービス情報として番組に関する情報がユーザの携帯端末に通知されてもよい。その後、ユーザの携帯端末に、番組の視聴を開始するためのボタンが表示されてもよい。なお、第１サービス情報は、上記に限定されない。

なお、サービス情報は、サービスコンテンツとも表現され得る。サービスコンテンツは、音楽または広告情報などのサービスの情報と、サービスを提供するための機器制御の情報を含む。

出力部２０６は、第２情報を参照して、サービス生成部２０５によって生成されたサービス情報を機器群４００に出力する。なお、第２情報処理装置２００は、第２情報に対応する情報と、サービスを提供するために必要な情報とが対応付けられた関係を記録するメモリを保有し、第２情報を参照してサービスを提供するために必要な情報を取得して、ユーザ又は空間２０にサービスを提供してもよい。

なお、上述した要求生成部２０２及びサービス生成部２０５は、例えばプロセッサ及びメモリによって実現される。メモリに格納されたインストラクション又はソフトウェアプログラムが実行されたときに、プロセッサは、要求生成部２０２及びサービス生成部２０５として機能する。また、要求生成部２０２及びサービス生成部２０５は、専用の電子回路によって実現されてもよい。

また、上述した第４メモリ２０１及び第５メモリ２０４は、例えば半導体メモリ及び／又はディスクドライブ等によって実現される。入出力部２０３及び出力部２０６は、例えばネットワークインタフェースコントローラ（ＮＩＣ）等によって実現される。

［サービス提供システム１０内のインタラクション］
次に、サービス提供システム１０内のインタラクションについて図４を参照しながら説明する。図４は、実施の形態１に係るサービス提供システム１０のシーケンス図である。

図４に示すように、第１情報処理装置１００は、センサ群３００から、第１センサ値を含む第１センサデータを取得する（Ｓ１０１）。第１情報処理装置１００は、第１センサデータに基づいて、第１条件が満たされるか否かを判定する（Ｓ１０２）。言い換えると、第１センサデータが取得されたことは、第１条件の判定のトリガーの情報であるとも表現され得る。第１条件が満たされていれば、第１情報処理装置１００は、第１情報を生成する（Ｓ１０３）。第１条件の判定には、第１条件の判定のトリガーの情報になった第１センサデータが利用される。つまり、第１センサデータは、トリガーの情報として利用されることに加えて、サービス提供の条件に相当する第１条件の判定にも利用され得る。また、第１条件の判定には、過去に第１条件の判定のトリガーの情報になった第１センサデータが利用されることがある。

ここで、第１情報処理装置１００が第２情報処理装置２００から第１要求情報を取得すれば（Ｓ１１１）、第１情報処理装置１００は、第１要求内容を満たすユーザ又は空間があるか否かを判定する（Ｓ１１２）。ここで、第１要求内容を満たすユーザ又は空間があると判定されれば、第１情報処理装置１００は、第２情報を生成する（Ｓ１１３）。さらに、第１情報処理装置１００は、生成された第２情報を第２情報処理装置２００に出力する（Ｓ１１４）。

第２情報処理装置２００は、第２情報に基づいて第１サービス情報を生成する（Ｓ１２１）。第１サービス情報とは、機器群４００を介して空間２０内のユーザに第１サービスを提供するための情報である。そして、第２情報処理装置２００は、第１サービス情報を機器群４００に出力する（Ｓ１２２）。

なお、図４に示すシーケンス図は、一例であり、これに限定されない。例えば、図４において、処理の順序は変更されてもよい。

［第１情報処理装置１００の処理］
ここで、第１情報処理装置１００の処理の詳細（つまり、情報提供方法）について図５を参照しながら説明する。図５は、実施の形態１に係る第１情報処理装置１００の処理を示すフローチャートである。

図５に示すように、センサデータ取得部１０１は、空間２０内に配置されたセンサ群３００から、第１センサ値を含む第１センサデータを取得する（Ｓ１０１）。判定部１０４は、第１センサデータに基づいて、第１条件が満たされるか否かを判定する（Ｓ１０２）。この判定処理の詳細については図面を用いて後述する。

ここで、第１条件が満たされる場合（Ｓ１０２のＹｅｓ）、第１情報生成部１０６は、第１情報を生成する（Ｓ１０３）。一方、第１条件が満たされない場合（Ｓ１０２のＮｏ）、第１情報生成部１０６は、第１情報の生成処理をスキップする、つまり、第１情報生成部１０６は、第１情報を生成しない。

その後、入出力部１０９は、第２情報処理装置２００から、第１要求内容が記述された第１要求情報を取得する（Ｓ１１１）。第２情報生成部１０８は、第１要求内容に合致するユーザ又は空間があるか否かを判定する（Ｓ１１２）。つまり、第２情報生成部１０８は、第１要求内容が第１情報の内容を含むか否かを判定する。

ここで、第１要求内容に合致するユーザ又は空間がある場合（Ｓ１１２のＹｅｓ）、第２情報生成部１０８は、生成された第１情報を用いて第２情報を生成する（Ｓ１１３）。そして、入出力部２０３は、生成された第２情報を第２情報処理装置２００に出力する（Ｓ１１４）。一方、第１要求内容に合致するユーザ又は空間がない場合（Ｓ１１２のＮｏ）、第２情報生成部１０８は、第２情報の生成処理及び出力処理をスキップする。つまり、第２情報生成部１０８は、第２情報を生成及び出力しない。

［第１条件の判定処理］
本実施の形態では、第１条件は、以下の（i）及び（ii）を含む。
（i）現在時刻からユーザの嗜好情報に関連する番組の放映開始時刻までの時間が閾値時間以下である。
（ii）ユーザが調理を開始しようとしている。

上記（i）及び（ii）が満たされれば、番組の放映開始時刻が近づいているが、ユーザが調理を開始しようとしている状況が推定される。

ここで、このような第１条件の判定処理（図５のＳ１０２）の詳細について、図６を参照しながら説明する。図６は、実施の形態１における第１条件の判定処理の一例を示すフローチャートである。

まず、判定部１０４は、現在時刻からユーザの嗜好情報に関連する番組の放映開始時刻までの時間が閾値時間以下であるか否かを判定する（Ｓ１０２１）。つまり、判定部１０４は、上記（i）が満たされているか否かを判定する。

ユーザの嗜好情報は、例えばユーザによって予め登録され、第１メモリ１０３に格納される。ユーザの嗜好情報には、例えばユーザが好きなテレビ番組、及び／又は、ユーザが好きなスポーツ競技（例えば野球、サッカー）等の情報が含まれる。また、ユーザの嗜好情報は、ユーザの性格を示す情報が含まれてもよい。

番組は、電波又はインターネット等により放映される番組である。番組は、放映開始時刻から放映終了時刻まで放映される。番組の放映開始時刻は、例えば電子番組表から得ることができる。

ユーザの嗜好情報に関連する番組は、ユーザが好む可能性が高い番組であり、ユーザの注目度が高い番組である。未放映の番組に対するユーザの注目度は、例えば、過去のユーザの番組視聴履歴に基づいて推定することができる。具体的には、過去の所定期間内にユーザが視聴した複数の番組の放送局、ジャンル、出演者、又は、これらの任意の組み合わせ等に基づいて、未放映の番組に対するユーザの注目度を推定することができる。

図７は、実施の形態１におけるユーザの番組視聴履歴の一例を示す。図７では、番組視聴履歴は、過去の所定期間においてユーザが視聴した番組の日時、放送局及びジャンルを含む。図７では、「Ａ放送」の「ニュース」の視聴頻度が高いので、未放映の「Ａ放送」の「ニュース」の番組に対するユーザの注目度が高いと推定される。このように推定された注目度の高い番組がユーザの嗜好情報に関連する番組として決定される。

また例えば、ユーザがインターネットで検索又は閲覧した番組に関する情報に基づいて、未放映の番組に対するユーザの注目度が推定されてもよい。また、ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）でのユーザ及び／又は他者の発言回数に基づいて、未放映の番組に対するユーザの注目度が推定されてもよい。

閾値時間は、番組の放映開始時刻が近づいていることを判別するための時間である。閾値時間は、経験的又は実験的に予め定められた時間が用いられればよく、例えばユーザによって予め登録された時間が用いられてもよい。

現在時刻からユーザの嗜好情報に関連する番組の放映開始時刻までの時間が閾値時間以下である場合（Ｓ１０２１のＹｅｓ）、判定部１０４は、ユーザの調理情報に基づいて、ユーザが調理を開始しようとしているか否かを判定する（Ｓ１０２２）。調理情報は、ユーザが調理を開始しようとしているか否かを示す情報であり、センサ群３００から取得される。調理情報は、例えば、キッチン空間内におけるユーザの存在情報を含む。また例えば、調理情報は、調理機器の稼働状況の情報を含んでもよい。この場合、判定部１０４は、調理情報にキッチン空間内におけるユーザの存在又は調理機器の稼働の少なくとも１つが含まれる場合に、ユーザが調理を開始しようとしていると判定してもよい。

ユーザが調理を開始しようとしていると判定された場合（Ｓ１０２２のＹｅｓ）、判定部１０４は、第１条件が満たされていると判定する（Ｓ１０２６）。一方、現在時刻からユーザの嗜好情報に関連する番組の放映開始時刻までの時間が閾値時間以下でない場合（Ｓ１０２１のＮｏ）、又は、ユーザが調理を開始しようとしていないと判定された場合（Ｓ１０２２のＮｏ）、判定部１０４は、第１条件が満たされていないと判定する（Ｓ１０２７）。

なお、図６における複数のステップの順序は、これに限定されない。例えば、ステップＳ１０２１及びステップＳ１０２２は、逆順に行われてもよいし、同時に行われてもよい。

なお、ユーザの調理情報以外のユーザの所定情報が用いられてもよい。例えば、ユーザの所定情報は、ユーザが掃除を開始しようとしているか否かを示す情報、ユーザが外出しようとしているか否かを示す情報を含む空間２０内のユーザの行動に関連する情報である。ユーザが掃除を開始しようとしているか否かを示す情報には、掃除道具の使用状況の情報が含まれる。ユーザが外出しようとしているか否かを示す情報には、外出前の所定の行動の情報が含まれる。例えば、外出前の所定の行動は、衣類の保管場所の存在情報、洗面所での所定の動作である。

［効果等］
以上のように、本実施の形態に係る情報提供方法は、プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置１００を用いた情報提供方法であって、住宅内に、第１情報機器とセンサとが配置されており、プロセッサは、ユーザの嗜好情報を取得し、ユーザの嗜好情報に関連する番組の放映開始時刻を取得し、ユーザの調理情報を取得し、（i）現在時刻から放映開始時刻までの時間が閾値時間以下であり、（ii）ユーザの調理情報がユーザが調理を開始しようとしていることを示す場合、番組の放映開始時刻が近づいているが、ユーザが調理を開始しようとしていることを示す第１情報を生成し、ネットワークを介して、第１情報処理装置１００と接続された第２情報処理装置２００から第１要求内容が記述された情報を取得し、第１要求内容に第１情報の内容が含まれる場合、第２情報処理装置２００に、生成された第１情報を用いて、ユーザ又は住宅を特定するための情報を含む第２情報を出力することができる。

これによれば、センサにより取得されたユーザの調理情報を用いて、番組の放映開始時刻が近づいているが、ユーザが調理を開始しようとしている状況を判定することができる。したがって、このような状況にあるユーザ又は住宅を特定するための情報をサービス提供者等に出力することができる。その結果、サービス提供者等は、ユーザ又は住宅の状況に適したサービスを提供することが可能となる。すなわち、サービス提供のためのセンサデータの有効活用が実現される。

なお、本実施の形態では、イベントとして番組の放映が用いられていたが、これに限定されない。例えば、ユーザが参加するイベントとして、スポーツの試合、店舗の販促イベント、祭り、花火大会、万国博覧会、旅行、ホームパーティ、又は、自然イベント等が用いられてもよい。また、本実施の形態では、ユーザの行動として、調理が採用されていたが、これに限定されない。ユーザの行動として、読書、入浴、外出、又は、他の番組の視聴が採用されてもよい。

（実施の形態２）
次に、実施の形態２について説明する。本実施の形態では、第１情報がイベントのための物品が不足していることを示し、その第１情報を生成するために異なる第１条件が用いられる点が上記実施の形態１と主として異なる。以下に、上記実施の形態１と異なる点を中心に本実施の形態について説明する。

なお、本実施の形態に係るサービス提供システム１０の構成、サービス提供システム１０内のインタラクション及び第１情報処理装置１００の処理は、実施の形態１と同様であるので、図示及び説明を簡略化又は省略する。

［第１条件の判定処理］
本実施の形態では、第１条件は以下の（iii）及び（iv）を含む。
（iii）今日が空間２０でのイベントの開催日である。
（iv）空間２０への進入者数に対応する物品の必要量よりも物品の調達量が少ない。

上記（iii）及び（iv）が満たされれば、イベントのための物品が不足している状況が推定される。

ここで、このような第１条件の判定処理（図５のＳ１０２）の詳細について、図８を参照しながら説明する。図８は、実施の形態２における第１条件の判定処理（Ｓ１０２）の一例を示すフローチャートである。

まず、判定部１０４は、今日が空間２０でのイベントの開催日であるか否かを判定する（Ｓ２０２１）。つまり、判定部１０４は、上記（iii）が満たされているか否かを判定する。

具体的には、判定部１０４は、例えば、イベント開催情報を第１メモリ１０３から取得する。そして、判定部１０４は、取得されたイベント開催情報に、今日に空間２０で開催されるイベントのスケジュールが含まれているか否かを判定する。また例えば、判定部１０４は、イベント開催情報の入力をユーザから受け付けてもよい。

イベントは、複数の人が参加するイベントであり、例えばホームパーティ等である。イベントでは、参加者によって物品が消費される。物品としては、例えば飲食物、使い捨てカップ等があげられる。

今日が空間２０でのイベントの開催日である場合（Ｓ２０２１のＹｅｓ）、判定部１０４は、所定期間における空間２０への進入者数に対応する物品の必要量よりも物品の調達量が少ないか否かを判定する（Ｓ２０２２）。

空間２０への進入者数は、例えば、センサ群３００から取得することができる。この場合、センサ群３００は、所定期間における空間２０への進入者をカウントする。例えば、判定部１０４は、空間２０の入口に配置されたセンサによりカウントされた空間２０内に所定期間に進入した人の数を取得する。所定期間としては、イベントの開催時刻の所定時間前からイベントの終了時刻までの期間を用いることができる。センサとしては、人感センサ、イメージセンサ、ドアの開閉センサ、又は、それらの任意の組み合わせ等を用いることができる。

物品の必要量は、このように取得された進入者数に基づいて決定される。例えば、進入者数と物品の必要量との間の予め定められた関係に基づいて、進入者数から物品の必要量が決定される。具体的には、例えば進入者数と必要量との関係が１：１と予め定められている場合、物品の必要量として、進入者数と一致する物品数が決定される。

イベントのための物品の調達量として、例えばイベントの開催前の一定期間において電子商取引によって調達された物品の量を電子商取引のサーバから取得することができる。また、イベントのための物品の調達量は、ユーザによって入力されてもよい。

物品の必要量よりも物品の調達量が少ない場合（Ｓ２０２２のＹｅｓ）、判定部１０４は、第１条件が満たされていると判定する（Ｓ１０２６）。その結果、図５のステップＳ１０３以降の処理が実行される。このとき、ステップＳ１０３で生成される第１情報は、イベントのための物品が不足していることを示す。

一方、今日が空間２０でのイベントの開催日でない場合（Ｓ２０２１のＮｏ）、又は、物品の必要量よりも物品の調達量が少なくない場合（Ｓ２０２２のＮｏ）、判定部１０４は、第１条件が満たされていないと判定する（Ｓ１０２７）。その結果、図５のステップＳ１０３がスキップされ、ステップＳ１１１以降の処理が実行される。

なお、図８における複数のステップの順序は、これに限定されない。例えば、ステップＳ２０２１及びステップＳ２０２２は、逆順に行われてもよいし、同時に行われてもよい。

［サービス情報］
このような第１条件の判定結果に基づいて、実施の形態１と同様に、第１情報の生成（Ｓ１０３）、第１要求の判定（Ｓ１１２）及び第２情報の生成（Ｓ１１３）等が行われる。そして、第２情報処理装置２００は、第２情報に基づいて、機器群４００を介して空間２０内のユーザに第１サービスを提供するための第１サービス情報を生成し出力する（Ｓ１２１、Ｓ１２２）。

このとき、本実施の形態では、第２情報処理装置２００は、第１サービスとして、ケータリングサービスの発注をユーザに提案することができる。

［効果等］
以上のように、本実施の形態に係る情報提供方法は、プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置１００を用いた情報提供方法であって、空間２０内に、センサが配置されており、プロセッサは、空間２０におけるイベント開催情報を取得し、空間２０におけるイベントのための物品の調達量を取得し、センサにより、所定期間における空間２０への進入者数を取得し、（iii）イベント開催情報において今日がイベントの開催日であり、（iv）空間２０への進入者数に対応する物品の必要量よりも物品の調達量が少ない場合、イベントのための物品が不足していることを示す第１情報を生成し、ネットワークを介して、第１情報処理装置１００と接続された第２情報処理装置２００から第１要求内容が記述された情報を取得し、第１要求内容に第１情報の内容が含まれる場合、第２情報処理装置２００に、生成された第１情報を用いて、ユーザ又は空間２０を特定するための情報を含む第２情報を出力することができる。

これによれば、センサによって取得された空間２０への進入者数を用いて、イベントのための物品が不足している状況を判定することができる。したがって、このような状況にあるユーザ又は空間２０を特定するための情報をサービス提供者等に出力することができる。その結果、サービス提供者等は、ユーザ又は空間２０の状況に適したサービスを提供することが可能となる。すなわち、サービス提供のためのセンサデータの有効活用が実現される。

（実施の形態３）
次に、実施の形態３について説明する。本実施の形態では、第１情報が、ユーザが久しぶりに空間２０に存在することを示し、その第１情報を生成するために異なる第１条件が用いられる点が上記実施の形態１と主として異なる。以下に、上記実施の形態１と異なる点を中心に本実施の形態について説明する。

なお、本実施の形態に係るサービス提供システム１０の構成、サービス提供システム１０内のインタラクション及び第１情報処理装置１００の処理は、実施の形態１と同様であるので、図示及び説明を簡略化又は省略する。

［第１条件の判定処理］
本実施の形態では、第１条件は以下の（v）及び（vi）を含む。
（v）過去の所定期間における空間２０内のユーザの存在情報に、ユーザが空間２０内に存在していない閾値長さ以上の不存在期間が含まれる。
（vi）不存在期間の後に電子機器の利用が開始された。

上記（v）及び（vi）が満たされれば、ユーザが久しぶりに空間２０に存在する状況が推定される。

ここで、このような第１条件の判定処理（図５のＳ１０２）の詳細について、図９を参照しながら説明する。図９は、実施の形態３における第１条件の判定処理（Ｓ１０２）の一例を示すフローチャートである。

まず、判定部１０４は、過去の所定期間における空間２０内のユーザの存在情報に、ユーザが空間２０内に存在していない閾値長さ以上の不存在期間が含まれるか否かを判定する（Ｓ３０２１）。つまり、判定部１０４は、上記（v）が満たされているか否かを判定する。

過去の所定期間における空間２０内のユーザの存在情報は、第１メモリ１０３から取得される。図１０は、実施の形態３におけるユーザの存在情報の一例を示す。図１０において、横軸は時間を表し、縦軸は日を表す。また、実線矢印は、空間２０内にユーザが存在していることを示し、破線矢印は、空間２０内にユーザが存在していないことを示す。閾値長さとして４８時間が用いられた場合、図１０では、三角マークで挟まれた期間が不存在期間となる。

このようなユーザの存在情報は、例えば、空間２０内に配置されたセンサからのセンサデータに基づいて生成される。例えば、空間２０内に配置されたセンサの少なくとも１つがユーザを検知している場合、空間２０内にユーザが存在すると記録される。一方、空間２０内に配置されたセンサのいずれもがユーザを検知していない場合、空間２０内にユーザが存在しないと記録される。

センサとしては、例えば、人感センサ、及び／又は、イメージセンサ等を用いることができる。また、センサとして、空間２０内に配置された電子機器に内蔵されたセンサ（例えばタッチセンサ）等を用いることもできる。この場合、電子機器に対するユーザの操作の有無によって、ユーザの存在及び不在を判定することができる。

ここで、図９のフローチャートの説明に戻る。ユーザの存在情報に閾値長さ以上の不存在期間が含まれる場合（Ｓ３０２１のＹｅｓ）、判定部１０４は、不存在期間の後に電子機器の利用が開始されたか否かを判定する（Ｓ３０２２）。つまり、判定部１０４は、上記（vi）が満たされているか否かを判定する。

不存在期間の後に電子機器の利用が開始された場合（Ｓ３０２２のＹｅｓ）、判定部１０４は、第１条件が満たされていると判定する（Ｓ１０２６）。その結果、図５のステップＳ１０３以降の処理が実行される。このとき、ステップＳ１０３で生成される第１情報は、ユーザが久しぶりに空間２０に存在することを示す。

一方、ユーザの存在情報に閾値長さ以上の不存在期間が含まれない場合（Ｓ３０２１のＮｏ）、又は、不存在期間の後に電子機器の利用が開始されていない場合（Ｓ３０２２のＮｏ）判定部１０４は、第１条件が満たされていないと判定する（Ｓ１０２７）。その結果、図５のステップＳ１０３がスキップされ、ステップＳ１１１以降の処理が実行される。

なお、図９における複数のステップの順序は、これに限定されない。例えば、ステップＳ３０２１及びステップＳ３０２２は、逆順に行われてもよいし、同時に行われてもよい。

［サービス情報］
このような第１条件の判定結果に基づいて、実施の形態１と同様に、第１情報の生成（Ｓ１０３）、第１要求の判定（Ｓ１１２）及び第２情報の生成（Ｓ１１３）等が行われる。そして、第２情報処理装置２００は、第２情報に基づいて、機器群４００を介して空間２０内のユーザに第１サービスを提供するための第１サービス情報を生成し出力する（Ｓ１２１、Ｓ１２２）。

このとき、本実施の形態では、第２情報処理装置２００は、第１サービスとして、ユーザに「お帰りなさい」と通知することができる。さらに、第２情報処理装置２００は、多量の洗濯物の洗濯、及び、食事の準備等のための最適な手順を提案することもできる。

［効果等］
以上のように、本実施の形態に係る情報提供方法は、プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置１００を用いた情報提供方法であって、空間２０内に、電子機器とセンサとが配置されており、プロセッサは、メモリから、過去の所定期間における空間２０内のユーザの存在情報を取得し、電子機器の状態を取得し、（v）存在情報に、ユーザが空間２０内に存在していない閾値長さ以上の不存在期間が含まれ、（vi）不存在期間の後に、電子機器の利用が開始された場合、ユーザが久しぶりに空間２０に存在することを示す第１情報を生成し、ネットワークを介して、第１情報処理装置１００と接続された第２情報処理装置２００から第１要求内容が記述された情報を取得し、第１要求内容に第１情報の内容が含まれる場合、第２情報処理装置２００に、生成された第１情報を用いて、ユーザ又は空間２０を特定するための情報を含む第２情報を出力することができる。

これによれば、空間２０内のユーザの存在情報及び電子機器の状態を用いて、ユーザが久しぶりに空間２０に存在する状況を判定することができる。したがって、このような状況にあるユーザ又は空間２０を特定するための情報をサービス提供者等に出力することができる。その結果、サービス提供者等は、ユーザ又は空間２０の状況に適したサービスを提供することが可能となる。すなわち、サービス提供のためのセンサデータの有効活用が実現される。

なお、本実施の形態では、電子機器の利用開始が判定されていたが、この判定は行われなくてもよい。この場合、第２情報処理装置２００は、第１サービスとして、例えば、ユーザと離れて暮らす家族に、ユーザの不在期間が長く続いていることを通知してもよい。

（実施の形態４）
次に、実施の形態４について説明する。本実施の形態では、第１情報が、ユーザが睡眠前に天体イベントを見ることができることを示し、その第１情報を生成するために異なる第１条件が用いられる点が上記実施の形態１と主として異なる。以下に、上記実施の形態１と異なる点を中心に本実施の形態について説明する。

なお、本実施の形態に係るサービス提供システム１０の構成、サービス提供システム１０内のインタラクション及び第１情報処理装置１００の処理は、実施の形態１と同様であるので、図示及び説明を簡略化又は省略する。

［第１条件の判定処理］
本実施の形態では、第１条件は以下の（vii）～（x）を含む。
（vii）現在時刻から就寝時刻までの時間が閾値時間以下である。
（viii）ユーザの移動情報が就寝空間へ移動したことを示す。
（ix）現在日時が天体イベントの期間に含まれる。
（x）空間２０の所在地の天気が天体イベントを視覚可能な天気である。

上記（vii）～（x）が満たされれば、ユーザが睡眠前に天体イベントを見ることができる状況が推定される。

ここで、このような第１条件の判定処理（図５のＳ１０２）の詳細について、図１１を参照しながら説明する。図１１は、実施の形態４における第１条件の判定処理（Ｓ１０２）の一例を示すフローチャートである。

まず、判定部１０４は、現在時刻から就寝時刻までの時間が閾値時間以下であるか否かを判定する（Ｓ４０２１）。つまり、判定部１０４は、上記（vii）が満たされているか否かを判定する。

就寝時刻は、過去のユーザの統計的な就寝時刻である。この統計的な就寝時刻について、図１２を参照しながら具体的に説明する。

図１２は、実施の形態４におけるユーザの１日ごとの就寝時刻の一例を示す。図１２には、２０１８年６月１日から２０１８年６月７日までの各日の就寝時刻が表されている。なお、就寝時刻は、厳密な就寝時刻でなくてもよく、所定単位（例えば１０分、３０分又は１時間等）で丸められた時刻であってもよい。

図１２の各日の就寝時刻は、例えば、寝室に配置された人感センサ、ユーザに装着されたウェアラブル端末のセンサ及び寝室のドアの開閉センサ等のセンサデータに基づいて得ることができる。例えば、センサデータに基づいて、ユーザが寝室で所定時間（例えば３０分）以上動いておらず、寝室の照明が消灯されていることが検出された場合に、ユーザが就寝したと判定することができる。

このような１日ごとの就寝時刻を用いて、過去の所定期間（例えば、最近の１週間、１か月もしくは３か月、又は、前年の同月等）における就寝時刻の統計値（例えば平均値又は中央値等）が統計的な就寝時刻として算出される。

就寝時刻の統計値のための所定期間は、特に限定される必要はなく、経験的又は実験的に予め定められた長さの期間が用いられればよい。このように算出された統計的な就寝時刻は、第１メモリ１０３に格納される。

なお、統計的な就寝時刻の算出では、就寝時刻の外れ値が母集団から除外されてもよい。外れ値は、既存の統計手法等により求めることができる。また、統計的な就寝時刻の算出では、平日又は休日の就寝時刻が母集団から除外されてもよい。

現在時刻は、厳密な現在時刻に限られず、実質的に現在時刻と同一とみなせる範囲を含む。例えば、現在時刻としては、システムにおいて定義された現在時刻（いわゆるシステム時刻）が用いられてもよい。

閾値時間は、もうすぐ寝る時刻であることを判別するための時間である。閾値時間としては、ユーザにより登録された時間が用いられてもよい。また、閾値時間として、過去の就寝時刻の統計値（例えば分散又は標準偏差等）に基づく時間が用いられてもよい。

ここで、図１１のフローチャートの説明に戻る。現在時刻から就寝時刻までの時間が閾値時間以下である場合（Ｓ４０２１のＹｅｓ）、判定部１０４は、センサにより取得されたユーザの移動情報に基づいて、ユーザが就寝空間（寝室）に移動したか否かを判定する（Ｓ４０２２）。つまり、判定部１０４は、上記（viii）が満たされているか否かを判定する。

センサとしては、例えば、寝室に配置された人感センサもしくイメージセンサ、寝室のドアの開閉センサ、寝室に配置された電子機器に内蔵されたセンサ、又は、それらの任意の組み合わせ等を用いることができる。

ユーザが就寝空間に移動した場合（Ｓ４０２２のＹｅｓ）、判定部１０４は、現在日時が天体情報により示される天体イベントの期間に含まれるか否かを判定する（Ｓ４０２３）。つまり、判定部１０４は、上記（ix）が満たされているか否かを判定する。

天体情報は、第１メモリ１０３から取得される。図１３及び図１４の各々は、実施の形態４における天体情報の一例を示す。

図１３の天体情報は、天体イベントの一例としての満月の日の情報を含む。図１４の天体情報は、天体イベント及び天体イベントの期間の情報を含む。図１４では、例えば、２０１８年２月８日の０：００～６：００の期間に月と木星が接近する天体イベントが発生することがわかる。

現在日時が天体イベントの期間に含まれる場合（Ｓ４０２３のＹｅｓ）、判定部１０４は、天気情報に基づいて、空間２０の所在地の天気が天体イベントを視覚可能な天気であるか否かを判定する（Ｓ４０２４）。つまり、判定部１０４は、上記（x）が満たされているか否かを判定する。

天気情報は、外部サーバ等から第１メモリ１０３に格納される。また、天気情報は、少なくとも空間２０の所在地の現在の天気を示す。

空間２０の所在地の天気が天体イベントを視覚可能な天気である場合（Ｓ４０２４のＹｅｓ）、判定部１０４は、第１条件が満たされていると判定する（Ｓ１０２６）。その結果、図５のステップＳ１０３以降の処理が実行される。このとき、ステップＳ１０３で生成される第１情報は、ユーザが睡眠前に天体イベントを見ることができることを示す。

一方、現在時刻から就寝時刻までの時間が閾値時間以下でない場合（Ｓ４０２１のＮｏ）、ユーザが就寝空間に移動していない場合（Ｓ４０２２のＮｏ）、現在日時が天体イベントの期間に含まれない場合（Ｓ４０２３のＮｏ）、又は、空間２０の所在地の天気が天体イベントを視覚可能な天気でない場合（Ｓ４０２４のＮｏ）判定部１０４は、第１条件が満たされていないと判定する（Ｓ１０２７）。その結果、図５のステップＳ１０３がスキップされ、ステップＳ１１１以降の処理が実行される。

なお、図１１における複数のステップの順序は、これに限定されない。例えば、ステップＳ４０２１～ステップＳ４０２４は、逆順に行われてもよいし、同時に行われてもよい。

［サービス情報］
このような第１条件の判定結果に基づいて、実施の形態１と同様に、第１情報の生成（Ｓ１０３）、第１要求の判定（Ｓ１１２）及び第２情報の生成（Ｓ１１３）等が行われる。そして、第２情報処理装置２００は、第２情報に基づいて、機器群４００を介して空間２０内のユーザに第１サービスを提供するための第１サービス情報を生成し出力する（Ｓ１２１、Ｓ１２２）。

このとき、本実施の形態では、第２情報処理装置２００は、第１サービスとして、例えば天体イベントに関する情報をユーザに通知することができる。

［効果等］
以上のように、本実施の形態に係る情報提供方法は、プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置１００を用いた情報提供方法であって、就寝空間を含む空間２０内に、センサが配置されており、プロセッサは、メモリから、過去のユーザの就寝時刻の統計情報を取得し、メモリから、天体イベント及び天体イベントの期間を示す天体情報を取得し、センサにより、ユーザの移動情報を取得し、メモリから、空間２０の所在地の天気情報を取得し、（vii）現在時刻から就寝時刻までの時間が閾値時間以下であり、（viii）ユーザの移動情報が就寝空間へ移動したことを示し、（ix）現在日時が天体情報により示される期間に含まれ、（x）天気情報が天体イベントを視覚可能な天気であることを示す場合、ユーザが睡眠前に天体イベントを見ることができることを示す第１情報を生成し、ネットワークを介して、第１情報処理装置１００と接続された第２情報処理装置２００から第１要求内容が記述された情報を取得し、第１要求内容に第１情報の内容が含まれる場合、第２情報処理装置２００に、生成された第１情報を用いて、ユーザ又は空間２０を特定するための情報を含む第２情報を出力することができる。

これによれば、センサにより取得されたユーザの移動情報を用いて、ユーザが睡眠前に天体イベントを見ることができる状況を判定することができる。したがって、このような状況にあるユーザ又は空間２０を特定するための情報をサービス提供者等に出力することができる。その結果、サービス提供者等は、ユーザ又は空間２０の状況に適したサービスを提供することが可能となる。すなわち、サービス提供のためのセンサデータの有効活用が実現される。

なお、本実施の形態では、ユーザが寝室で就寝する前に第１情報が生成されたが、これに限定されない。例えば、ユーザが夜間に外出しているとき、又は、ユーザが帰宅したときに、第１情報が生成されてもよい。この場合、図１１の第１条件に判定処理は、上記ステップＳ４０２１及びステップＳ４０２２の代わりに、ユーザが夜間に外出しているか否かを判定するステップ、又は、ユーザが帰宅したか否かを判定するステップを含んでもよい。

（変形例１）
次に、上記各実施の形態の変形例１について説明する。本変形例では、第１情報処理装置１００を介してサービスが提供される点が上記各実施の形態と主として異なる。本変形例について、上記各実施の形態と異なる点を中心に図面を参照しながら説明する。

なお、本変形例に係るサービス提供システム１０の構成は、上記各実施の形態と同様であるので、図示及び説明を省略する。

［サービス提供システム１０内のインタラクション］
図１５は、変形例１に係るサービス提供システム１０のシーケンス図である。図１５に示すように、本変形例に係る第２情報処理装置２００は、第１サービス情報の生成（Ｓ１２１）の後に、第１サービス情報を第１情報処理装置１００に出力する（Ｓ１２２Ａ）。第１情報処理装置１００は、第１情報処理装置１００から取得された第１サービス情報を機器群４００に転送する（Ｓ１２２Ｂ）。なお、第１情報処理装置１００は、第２情報処理装置２００に第１サービス情報を提供した実績情報を送信してもよい。実績情報の一例は、第１サービス情報の提供回数、ユーザまたは空間２０に関する属性情報である。属性情報は、ユーザまたは空間２０を特定できないこと情報である。属性情報の一例は、ユーザの地理的情報、人口動態情報である。なお、実績情報は、ユーザに予め送信を許可された情報に限定されてもよい。

［効果等］
以上のように、本変形例に係るサービス提供システム１０によれば、第２情報処理装置２００は、空間２０内に配置された機器群４００と直接通信する必要がないので、空間２０に関する情報の第２情報処理装置２００への開示を制限することができる。したがって、空間２０内のユーザのプライバシー保護を図ることができる。

（変形例２）
次に、上記各実施の形態の変形例２について説明する。本変形例では、第２情報処理装置２００から第１情報処理装置１００への第１要求情報の送信が、第１情報の生成（Ｓ１０３）の後ではなく前に行われる点が上記各実施の形態と主として異なる。本変形例について、上記各実施の形態と異なる点を中心に図面を参照しながら説明する。

なお、本変形例に係るサービス提供システム１０の構成は、上記各実施の形態と同様であるので、図示及び説明を省略する。

［サービス提供システム１０内のインタラクション］
図１６は、変形例２に係るサービス提供システム１０のシーケンス図である。図１６に示すように、本変形例に係る第１情報処理装置１００は、第１センサデータの取得（Ｓ１０１）の前に、第１情報処理装置１００は、第１要求情報を取得する（Ｓ１１１）。

なお、第１要求情報を取得（Ｓ１１１）は、第１要求の判定（Ｓ１１２）の前であればよく、第１センサデータの取得（Ｓ１０１）の前に限定されない。また、第１要求を予め送信しているため、第２情報処理装置２００は、どのようなタイミングに第１条件を満たすと判定されているか（Ｓ１０２）について、情報を取得したい要望が生まれる可能性がある。第１センサデータを時系列に連続的に受信するごとに、第１条件の判定（Ｓ１０２）を実行している場合、第１条件を満たした第１センタデータが受信された直前のタイミングで、第１条件を満たさない第１センタデータの情報を取得することで、第１条件が満たすように状況が変化するタイミングの情報を取得できる可能性がある。例えば、第２情報は、第１条件を満たす直前であり、かつ第１条件を満たさない第１センタデータの情報を含んでもよい。また、第１情報処理装置１００は、第２情報処理装置２００に、第１条件を満たす直前であり、かつ第１条件を満たさない第１センタデータの情報の統計情報を分析した結果に応じて、第１条件の変更を提案してもよい。

［効果等］
以上のように、本変形例に係るサービス提供システム１０によれば、第１要求情報の取得のタイミングに関わらず、第２情報を出力することができ、よりタイムリーな第２情報の提供を実現することができる。

（変形例３）
次に、上記各実施の形態の変形例３について説明する。本変形例では、第２情報に、ユーザ又は空間を特定するための情報に加えて、サービスに関する機器の稼働情報が含まれる点が上記各実施の形態と主として異なる。本変形例について、上記各実施の形態と異なる点を中心に図面を参照しながら説明する。

なお、本変形例に係るサービス提供システム１０の構成は、上記各実施の形態と同様であるので、図示及び説明を省略する。また、サービス提供システム１０、１０Ａ内のインタラクション及び第１情報処理装置１００の処理も、図６～図９と同様であるので、図示及び説明を簡略化又は省略する。

［第２情報の生成処理］
本変形例における第２情報の生成処理（図５のＳ１１３）の詳細について、図１７を参照しながら説明する。図１７は、変形例３における第２情報の生成処理（Ｓ１１３）の一例を示すフローチャートである。なお、本変形例では、第１要求情報に、第２情報処理装置２００が提供するサービスを特定するための情報が含まれている。

第１情報処理装置１００は、第１情報が生成された空間２０に配置された機器群４００の中から第１要求情報によって特定されるサービスに関する機器を選択する（Ｓ１１３１）。例えば、第１情報処理装置１００は、サービスがユーザの五感（視覚、聴覚、嗅覚、触覚、味覚）に与える影響と、機器がユーザの五感に与える影響とに基づいて機器群４００から機器を選択する。

図１８Ａは、サービスと五感との間の関係情報の一例を示す。図１８Ｂは、機器と五感との間の関係情報の一例を示す。図１８Ａ及び図１８Ｂにおいて、チェック記号は、影響を与えることを表し、ダッシュ記号は、影響を与えないことを表す。

図１８Ａを参照すれば、例えば、サービス１は、視覚及び聴覚に影響を与え、嗅覚及び触覚（背中、腰及び眼）に影響を与えないことがわかる。また、図１８Ｂを参照すれば、例えば、テレビは、視覚及び聴覚に影響を与え、嗅覚及び触覚（背中、腰及び眼）に影響を与えないことがわかる。

ここで、例えば第１要求情報によってサービス１が特定された場合、第１情報処理装置１００は、図１８Ｂに示す複数の機器の中から、図１８Ａにおいてサービス１が影響を与える視覚又は聴覚に関連するテレビ及びスピーカーを選択する。

次に、第１情報処理装置１００は、選択された機器の稼働情報を取得する（Ｓ１１３２）。稼働情報とは、機器が稼働しているか否かを示す情報である。稼働情報は、例えば、機器から直接取得されてもよいし、センサを介して取得されてもよい。

そして、第１情報処理装置１００は、稼働情報を含む第２情報を生成する（Ｓ１１３３）。

［効果等］
以上のように、本変形例によれば、第２情報が機器の稼働情報を含むことができる。したがって、第２情報処理装置２００は、例えば非稼働状態の機器を起動してサービスを提供することができ、稼働中の機器におけるサービスの競合を避けることができる。また、第２情報処理装置２００は、例えば稼働状態の機器が多い場合に、サービス提供をスキップすることで、複数の機器によってユーザの感覚に混乱を与えることを避けることができる。

なお、本変形例では、第２情報に、選択された機器の稼働情報が含まれていたが、これに限定されない。例えば、第２情報に、すべての機器の稼働情報が含まれてもよい。また、稼働情報は、第２情報とは別に出力されてもよい。

また、第２情報は、予めユーザに提供が許可された機器の稼働情報のみを含んでもよい。また、ユーザに提供が拒否されている機器がある場合には、第２情報は、ユーザに提供が拒否されている機器であることを示す情報を含んでもよい。例えば、第２情報処理装置２００は、ユーザに提供が拒否されている機器を用いたサービスを提供する場合には、ユーザにサービスの提供可否を問い合わせてもよい。

（変形例４）
次に、上記各実施の形態の変形例４について説明する。本変形例では、ユーザ又は空間を特定するための情報に加えて、サービス提供の適性を示す適性情報が第２情報に含まれる点が上記各実施の形態と主として異なる。本変形例について、上記各実施の形態と異なる点を中心に図面を参照しながら説明する。

なお、本変形例に係るサービス提供システム１０の構成は、上記各実施の形態と同様であるので、図示及び説明を省略する。また、サービス提供システム１０、１０Ａ内のインタラクション及び第１情報処理装置１００の処理も、図６～図９と同様であるので、図示及び説明を簡略化又は省略する。

［第２情報の生成処理］
本変形例における第２情報の生成処理（図５のＳ１１３）の詳細について、図１９を参照しながら説明する。図１９は、変形例４における第２情報の生成処理（Ｓ１１３）の一例を示すフローチャートである。なお、本変形例では、第１要求情報に、第２情報処理装置２００が提供するサービスを特定するための情報が含まれているものとする。

第１情報処理装置１００は、空間２０又はユーザに対するサービスの提供履歴を取得する（Ｓ１１３４）。サービスの提供履歴とは、空間２０又はユーザに対して過去に提供されたサービスと、当該サービスが提供された日時とが対応付けられた情報である。

図２０は、変形例４におけるサービスの提供履歴の一例を示す。図２０おいて、横軸は時間を表し、縦軸は日を表す。両矢印は、空間２０又はユーザに対してサービスが提供された又は提供される時間を表す。例えば、２０１８年６月２日に１８：００～２４：００の間にサービス１が２回提供されている。なお、サービスの提供履歴には、異なる複数の第２情報処理装置２００（つまり、異なる複数のサービス提供者）によって提供された異なる複数のサービスが含まれ得る。

続いて、第１情報処理装置１００は、取得されたサービスの提供履歴に基づいて、空間２０又はユーザに対する、第１要求情報で特定されるサービスの提供の適性を評価する（Ｓ１１３５）。具体的には、第１情報処理装置１００は、例えば、所定期間においてサービスが提供された回数に基づいて、第１要求情報で特定されるサービスの提供の適性を評価する。また例えば、第１情報処理装置１００は、現在提供されている他のサービスに基づいて、第１要求情報で特定されるサービスの提供の適性を評価してもよい。

このようなサービス提供の適性の評価の具体例について、図２１Ａ～図２１Ｃを参照しながら説明する。図２１Ａは、変形例４におけるサービス提供可能性情報の一例を示す。サービス提供可能性情報は、例えば第３メモリ１０７に予め格納されてもよいし、外部サーバ（図示せず）から取得されてもよい。

サービス提供可能性情報は、各サービスに対して、１日当たりの提供可能回数及び提供不可能な状況を示す。図２１Ａでは、例えば、サービス１及び３の各々には、１日当たりの提供回数に制限がなく、サービス２は、１日当たり１回しか提供できないことが示されている。

図２０のサービスの提供履歴では、本日（２０１８年６月７日）に、サービス１とサービス２とが既に提供されている。したがって、図２１Ａのサービス提供可能性情報が参照されれば、サービス１及び３の提供の適性が高く評価され、サービス２の提供の適性が低く評価される。

また、図２１Ａでは、サービス１及び２は、それぞれ、ユーザ状況Ａ及びＢにおいてサービスの提供ができないことが示されている。ユーザ状況Ａ及びＢとしては、例えば、ユーザの行動が普段よりも遅れている状況等を用いることができる。この場合、緊急性の低いサービス（例えば音楽の再生又は占い情報の提示等）の提供を禁止することで、ユーザの状況に適したサービスの提供を実現することができる。また、ユーザ状況Ａ及びＢとしては、例えば、番組の放映開始時刻が近づいているがユーザが調理を開始しようとしている状況、イベントのための物品が不足している状況、ユーザが久しぶりに空間２０に存在する状況、ユーザが睡眠前に天体イベントを見ることができる状況、又は、それらの任意の組み合わせが用いられてもよい。

図２１Ｂは、変形例４におけるサービス同時提供禁止情報の一例を示す。サービス同時提供禁止情報は、例えば第３メモリ１０７に予め格納されてもよいし、外部サーバ（図示せず）から取得されてもよい。

サービス同時提供禁止情報は、同時提供が禁止／許可されるサービスの組み合わせを示している。チェック記号は、禁止を表し、ダッシュ記号は、許可を表す。

図２１Ｂでは、例えば、サービス１は、サービス２及び３の各々との同時提供が許可されることを示す。つまり、サービス１は、サービス２及び３の各々と一緒に提供できることを示す。また例えば、サービス２は、サービス３との同時提供が禁止されることを示す。つまり、サービス２は、サービス３と一緒に提供できないことを示す。

図２１Ｃは、変形例４におけるサービス変更禁止情報の一例を示す。サービス変更禁止情報は、例えば第３メモリ１０７に予め格納されてもよいし、外部サーバ（図示せず）から取得されてもよい。

サービス変更禁止情報は、提供されているサービスに代えて新たに提供することが禁止／許可されるサービスを示している。チェック記号は、左列に記載されたサービスから上行に記載されたサービスへの変更の禁止を表し、ダッシュ記号は、左列に記載されたサービスから上行に記載されたサービスへの変更の許可を表す。

図２１Ｃでは、例えば、現在、サービス１が提供されているときに、サービス１からサービス２への変更が禁止される。一方、現在、サービス２が提供されているときに、サービス２からサービス１への変更が許可される。また、現在、サービス２が提供されているときに、サービス２からサービス３への変更も禁止される。

図２０のサービスの提供履歴では、現在時刻において、サービス２が提供されている。したがって、図２１Ｂのサービス同時提供禁止情報及び図２１Ｃのサービス変更禁止情報が参照されれば、サービス１の提供の適性が高く評価され、サービス３の提供の適性が低く評価される。

このような評価の結果は、２以上のレベルで表される。例えば、評価結果として、適性有り及び適性無しの２つのレベルを用いることができる。また例えば、評価結果として、０～１０又は０～１００までの点数を用いることもできる。

最後に、第１情報処理装置１００は、評価結果を示す適性評価情報を含む第２情報を生成する（Ｓ１１３６）。

［効果等］
以上のように、本変形例によれば、第２情報が適正評価情報を含むことができる。したがって、第２情報処理装置２００は、例えば適正評価が低い場合にサービス提供をスキップすることができ、不適切なタイミングでサービスが提供されることを抑制することができる。その結果、サービス提供システム１０、１０Ａは、例えば、過剰なサービス提供を低減したり、サービス間の干渉を抑制したりすることができる。

なお、本変形例では、第２情報に、適正評価情報が含まれていたが、これに限定されない。例えば、適正評価情報に加えて又は適正評価情報の代わりに、サービスの提供履歴の情報が含まれてもよい。また、サービス適性情報は、第２情報とは別に出力されてもよい。

（変形例５）
次に、上記各実施の形態の変形例５について説明する。本変形例では、複数の第２情報処理装置２００から同一の要求内容を有する第１要求を事前に受けている場合に（上記変形例２を参照）、優先度に基づいて選択された第２情報処理装置２００に第２情報が出力される点が、上記各実施の形態と主として異なる。本変形例について、上記各実施の形態と異なる点を中心に図面を参照しながら説明する。

なお、本変形例に係るサービス提供システム１０の構成は、上記各実施の形態と同様であるので、図示及び説明を省略する。また、サービス提供システム１０、１０Ａ内のインタラクション及び第１情報処理装置１００の処理も、図６～図９と同様であるので、図示及び説明を簡略化又は省略する。

［第２情報の出力処理］
本変形例における第２情報の出力処理（図５のＳ１１４）の詳細について、図２２を参照しながら説明する。図２２は、変形例５における第２情報の出力処理（Ｓ１１４）の一例を示すフローチャートである。

第１情報処理装置１００は、複数の第２情報処理装置２００の優先度を設定する（Ｓ１１４１）。つまり、第１情報処理装置１００は、同一の要求内容を有する複数の第１要求に対応する複数の第２情報処理装置２００に対して優先度を設定する。例えば、第１要求情報に優先度が含まれてもよく、この場合、第１要求情報に含まれる優先度に従って優先度が設定される。また、センサ群３００及び機器群４００から得られる空間２０又はユーザの状況に応じて優先度が設定されてもよい。また、第２情報提供の入札に対するサービス提供者の入札価格に基づいて、複数の第２情報処理装置２００の優先度が設定されてもよい。

続いて、第１情報処理装置１００は、設定された優先度に基づいて、１以上の第２情報処理装置２００を選択する（Ｓ１１４２）。例えば、第１情報処理装置１００は、同一の要求内容を有する複数の第１要求に対応する複数の第２情報処理装置２００の中から、最も高い優先度を有する第２情報処理装置２００を選択する。なお、選択される第２情報処理装置２００の数は１台に限定されない。

そして、第１情報処理装置１００は、選択された第２情報処理装置２００に第２情報を出力する（Ｓ１１４３）。その後、第１情報処理装置１００は、選択された第２情報処理装置２００により所定時間以内にサービスが提供されたか否かを判定する（Ｓ１１４４）。つまり、第２情報が出力されてから所定時間以内に第２情報処理装置２００がサービスを提供したか否かが判定される。所定時間としては、経験的又は実験的に予め定められた時間を用いることができ、例えば、複数のサービスで共通の時間を用いることができる。また、所定時間としては、複数のサービスで個別の時間が用いられてもよい。

所定時間以内にサービスが提供された場合（Ｓ１１４４のＹｅｓ）、処理を終了する。一方、所定時間以内にサービスが提供されていない場合（Ｓ１１４４のＮｏ）、ステップＳ１１４１に進む。このとき、ステップＳ１１４１では、複数の第２情報処理装置２００の優先度が更新され、サービスを提供しなかった第２情報処理装置２００の優先度が下げられる。第１情報処理装置１００は、更新された優先度に基づいて、１以上の第２情報処理装置２００を選択する（Ｓ１１４２）。ここで、優先度が最上位に設定された場合のみ、ユーザまたは空間２０にサービスを提供することができるようにしてもよい。例えば、更新前に優先度が最上位に設定された第２情報処理装置２００、更新後に優先度が最上位に設定された第２情報処理装置２００のそれぞれに、第２情報を送信していた場合には、所定時間以後に、更新前に優先度が最上位に設定された第２情報処理装置２００からもサービスを提供しようとした場合には、サービスが重複する可能性がある。そこで、優先度が最上位に設定された第２情報処理装置２００のみが、第２情報を利用できるように設定されてもよい。例えば、第２情報は、サービス実行時にのみ利用でき、かつ更新ごとに変更される暗号化されており、優先度が最上位に設定された第２情報処理装置２００に対応する暗号キーを提供することで実現することができる。

［効果等］
以上のように、本変形例によれば、第１情報処理装置１００は、優先度に基づいて第２情報処理装置２００を選択することができる。したがって、サービス提供システム１０、１０Ａは、同一の要求内容を有する複数の第１要求に対応する複数の第２情報処理装置２００の中から、サービスの提供に適した第２情報処理装置２００を選択することができる。

（サービス類型）
次に、上記各実施の形態に係るサービス提供システムのサービスの類型について説明する。

［提供するサービスの全体像］
図２３Ａには、サービス提供システムの全体像が示されている。

グループ１０００は、例えば企業、団体、家庭等であり、その規模を問わない。グループ１０００には、複数の機器１０１０に含まれる機器Ａ、機器Ｂ及びホームゲートウェイ１０２０が存在する。例えば、複数の機器１０１０は、上記各実施の形態における機器群４００に含まれる機器である。また、ホームゲートウェイ１０２０は、上記各実施の形態におけるゲートウェイ５００である。複数の機器１０１０には、インターネットと接続可能な機器（例えば、スマートフォン、ＰＣ、ＴＶ等）もあれば、それ自身ではインターネットと接続不可能な機器（例えば、照明、洗濯機等）も存在する。それ自身ではインターネットと接続不可能な機器であっても、ホームゲートウェイ１０２０を介してインターネットと接続可能となる機器が存在してもよい。またグループ１０００には複数の機器１０１０を使用するユーザ９９０Ａが存在する。

データセンタ運営会社１１００には、クラウドサーバ１１１０が存在する。クラウドサーバ１１１０とはインターネットを介して様々な機器と連携する仮想化サーバである。例えば、クラウドサーバ１１１０は、上記各実施の形態における第１情報処理装置１００である。クラウドサーバ１１１０は、主に通常のデータベース管理ツール等で扱うことが困難な巨大なデータ（ビッグデータ）等を管理する。データセンタ運営会社１１００は、データ管理やクラウドサーバ１１１０の管理、それらを行うデータセンタの運営等を行っている。データセンタ運営会社１１００が行っている役務については詳細を後述する。ここで、データセンタ運営会社１１００は、データ管理やクラウドサーバ１１１０の運営等のみを行っている会社に限らない。例えば複数の機器１０１０のうちの１つの機器を開発・製造している機器メーカが、併せてデータ管理やクラウドサーバ１１１０の管理等を行っている場合は、機器メーカがデータセンタ運営会社１１００に該当する（図２３Ｂ）。また、データセンタ運営会社１１００は１つの会社に限らない。例えば機器メーカ及び他の管理会社が共同もしくは分担してデータ管理やクラウドサーバ１１１０の運営を行っている場合は、両者もしくはいずれか一方がデータセンタ運営会社１１００に該当するものとする（図２３Ｃ）。

サービスプロバイダ１２００は、サーバ１２１０を保有している。ここで言うサーバ１２１０とは、その規模は問わず例えば、個人用ＰＣ内のメモリ等も含む。また、サービスプロバイダがサーバ１２１０を保有していない場合もある。例えば、サーバ１２１０は、上記各実施の形態における第２情報処理装置２００である。

なお、上記サービスにおいてホームゲートウェイ１０２０は必須ではない。例えば、クラウドサーバ１１１０が全てのデータ管理を行っている場合等は、ホームゲートウェイ１０２０は不要となる。また、家庭内のあらゆる機器がインターネットに接続されている場合のように、それ自身ではインターネットと接続不可能な機器は存在しない場合もある。

次に、上記サービスにおける情報の流れを説明する。

まず、グループ１０００の機器Ａ又は機器Ｂは、各機器で得られた情報をデータセンタ運営会社１１００のクラウドサーバ１１１０に送信する。クラウドサーバ１１１０は機器Ａ又は機器Ｂの情報を集積する（図２３Ａの（ａ））。ここで集積される情報は、複数の機器１０１０の、例えば運転状況や動作日時、動作モード、位置等を示す情報である。例えば、テレビの視聴履歴やレコーダの録画予約情報、洗濯機の運転日時・洗濯物の量、冷蔵庫の開閉日時・開閉回数、冷蔵庫内の食品の量などであるが、これらのものに限らずあらゆる機器から取得が可能なすべての情報をいう。情報は、インターネットを介して複数の機器１０１０自体から直接クラウドサーバ１１１０に提供される場合もある。また複数の機器１０１０から一旦ホームゲートウェイ１０２０に情報が集積され、ホームゲートウェイ１０２０からクラウドサーバ１１１０に提供されてもよい。

次に、データセンタ運営会社１１００のクラウドサーバ１１１０は、集積した情報を一定の単位でサービスプロバイダ１２００に提供する。ここで、一定の単位は、データセンタ運営会社が集積した情報を整理してサービスプロバイダ１２００に提供することのできる単位でもいいし、サービスプロバイダ１２００が要求した単位でもいい。一定の単位と記載したが一定でなくてもよく、状況に応じて提供する情報量が変化する場合もある。情報は、必要に応じてサービスプロバイダ１２００が保有するサーバ１２１０に保存される（図２３Ａの（ｂ））。そして、サービスプロバイダ１２００は、情報をユーザに提供するサービスに適合する情報に整理し、ユーザに提供する。提供するユーザは、複数の機器１０１０を使用するユーザ９９０Ａでもよいし、外部のユーザ９９０Ｂでもよい。ユーザへのサービス提供方法は、例えば、サービスプロバイダから直接ユーザへ提供されてもよい（図２３Ａの（ｅ）、（ｆ））。また、ユーザへのサービス提供方法は、例えば、データセンタ運営会社１１００のクラウドサーバ１１１０を再度経由して、ユーザに提供されてもよい（図２３Ａの（ｃ）、（ｄ））。また、データセンタ運営会社１１００のクラウドサーバ１１１０が情報をユーザに提供するサービスに適合する情報に整理し、サービスプロバイダ１２００に提供してもよい。

なお、ユーザ９９０Ａとユーザ９９０Ｂとは、別でも同一でもよい。

上記態様において説明された技術は、例えば、以下のクラウドサービスの類型において実現されうる。しかし、上記態様において説明された技術が実現される類型はこれに限られるものでない。

［サービスの類型１：自社データセンタ型］
図２４は、サービスの類型１（自社データセンタ型）を示す。本類型は、サービスプロバイダ１２００がグループ１０００から情報を取得し、ユーザに対してサービスを提供する類型である。本類型では、サービスプロバイダ１２００が、データセンタ運営会社の機能を有している。即ち、サービスプロバイダが、ビッグデータの管理をするクラウドサーバ１１１０を保有している。したがって、データセンタ運営会社は存在しない。

本類型では、サービスプロバイダ１２００は、データセンタ９０３（クラウドサーバ１１１０）を運営、管理している。また、サービスプロバイダ１２００は、ＯＳ９０２及びアプリケーション９０１を管理する。サービスプロバイダ１２００は、サービスプロバイダ１２００が管理するＯＳ９０２及びアプリケーション９０１を用いてサービス９０４の提供を行う。

［サービスの類型２：ＩａａＳ利用型］
図２５は、サービスの類型２（ＩａａＳ利用型）を示す。ここでＩａａＳとはインフラストラクチャー・アズ・ア・サービスの略であり、コンピュータシステムを構築及び稼動させるための基盤そのものを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。

本類型では、データセンタ運営会社１１００がデータセンタ９０３（クラウドサーバ１１１０）を運営、管理している。また、サービスプロバイダ１２００は、ＯＳ９０２及びアプリケーション９０１を管理する。サービスプロバイダ１２００は、サービスプロバイダ１２００が管理するＯＳ９０２及びアプリケーション９０１を用いてサービス９０４の提供を行う。

［サービスの類型３：ＰａａＳ利用型］
図２６は、サービスの類型３（ＰａａＳ利用型）を示す。ここでＰａａＳとはプラットフォーム・アズ・ア・サービスの略であり、ソフトウエアを構築及び稼動させるための土台となるプラットフォームを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。

本類型では、データセンタ運営会社１１００は、ＯＳ９０２を管理し、データセンタ９０３（クラウドサーバ１１１０）を運営、管理している。また、サービスプロバイダ１２００は、アプリケーション９０１を管理する。サービスプロバイダ１２００は、データセンタ運営会社が管理するＯＳ９０２及びサービスプロバイダ１２００が管理するアプリケーション９０１を用いてサービス９０４の提供を行う。

［サービスの類型４：ＳａａＳ利用型］
図２７は、サービスの類型４（ＳａａＳ利用型）を示す。ここでＳａａＳとはソフトウエア・アズ・ア・サービスの略である。例えばデータセンタ（クラウドサーバ）を保有しているプラットフォーム提供者が提供するアプリケーションを、データセンタ（クラウドサーバ）を保有していない会社・個人（利用者）がインターネットなどのネットワーク経由で使用できる機能を有するクラウドサービス提供モデルである。

本類型では、データセンタ運営会社１１００は、アプリケーション９０１を管理し、ＯＳ９０２を管理し、データセンタ９０３（クラウドサーバ１１１０）を運営、管理している。また、サービスプロバイダ１２００は、データセンタ運営会社１１００が管理するＯＳ９０２及びアプリケーション９０１を用いてサービス９０４の提供を行う。

以上いずれの類型においても、サービスプロバイダ１２００がサービス提供行為を行ったものとする。また例えば、サービスプロバイダもしくはデータセンタ運営会社は、ＯＳ、アプリケーションもしくはビッグデータのデータベース等を自ら開発してもよいし、また、第三者に外注させてもよい。

（他の実施の形態）
以上、本開示の１つまたは複数の態様に係るサービス提供システムについて、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の１つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。

例えば、上記各実施の形態では、センサデータを処理する第１情報処理装置１００と、サービス情報を生成する第２情報処理装置２００とが別々の装置であったが、第１情報処理装置１００と第２情報処理装置２００とは１つの情報処理装置で実現されてもよい。この場合、第１情報処理装置１００と第２情報処理装置２００と間のインタラクションが不要となるので、第１条件が満たされる場合に、第１情報の生成から第２情報の出力までの処理がスキップされてもよい。

本開示は、ユーザにサービスを提供するための情報を提供する情報処理装置として利用することができる。

１０ サービス提供システム
２０ 空間
１００ 第１情報処理装置
１０１ センサデータ取得部
１０３ 第１メモリ
１０４ 判定部
１０５ 第２メモリ
１０６ 第１情報生成部
１０７ 第３メモリ
１０８ 第２情報生成部
１０９、２０３ 入出力部
２００ 第２情報処理装置
２０１ 第４メモリ
２０２ 要求生成部
２０４ 第５メモリ
２０５ サービス生成部
２０６ 出力部
３００ センサ群
４００ 機器群
５００ ゲートウェイ

Claims (4)

1. プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置を用いた情報提供方法であって、
   住宅内に、センサが配置されており、
   前記プロセッサは、
   ユーザの嗜好情報を取得し、
   前記ユーザの嗜好情報に関連する番組の放映開始時刻を取得し、
   前記センサにより、前記ユーザの調理情報を取得し、
   （i）現在時刻から前記放映開始時刻までの時間が閾値時間以下であり、（ii）前記ユーザの調理情報が前記ユーザが調理を開始しようとしていることを示す場合、前記番組の放映開始時刻が近づいているが、前記ユーザが調理を開始しようとしていることを示す第１情報を生成し、
   ネットワークを介して、前記第１情報処理装置と接続された第２情報処理装置から第１要求内容が記述された情報を取得し、
   前記第１要求内容に前記第１情報の内容が含まれる場合、前記第２情報処理装置に、生成された前記第１情報を用いて、前記ユーザ又は前記住宅を特定するための情報を含む第２情報を出力する、
   情報提供方法。
2. プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置を用いた情報提供方法であって、
   空間内に、センサが配置されており、
   前記プロセッサは、
   前記空間におけるイベント開催情報を取得し、
   前記空間におけるイベントのための物品の調達量を取得し、
   前記センサにより、所定期間における前記空間への進入者数を取得し、
   （iii）前記イベント開催情報において今日が前記イベントの開催日であり、（iv）前記空間への進入者数に対応する物品の必要量よりも前記物品の調達量が少ない場合、前記イベントのための物品が不足していることを示す第１情報を生成し、
   ネットワークを介して、前記第１情報処理装置と接続された第２情報処理装置から第１要求内容が記述された情報を取得し、
   前記第１要求内容に前記第１情報が含まれる場合、前記第２情報処理装置に、前記第１情報を用いて、ユーザ又は前記空間を特定するための情報を含む第２情報を出力する、
   情報提供方法。
3. プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置を用いた情報提供方法であって、
   空間内に、電子機器とセンサとが配置されており、
   前記プロセッサは、
   前記メモリから、過去の所定期間における前記空間内のユーザの存在情報を取得し、
   前記電子機器の状態を取得し、
   （v）前記存在情報に、前記ユーザが前記空間内に存在していない閾値長さ以上の不存在期間が含まれ、（vi）前記不存在期間の後に、前記電子機器の利用が開始された場合、前記ユーザが久しぶりに前記空間に存在することを示す第１情報を生成し、
   ネットワークを介して、前記第１情報処理装置と接続された第２情報処理装置から第１要求内容が記述された情報を取得し、
   前記第１要求内容に前記第１情報の内容が含まれる場合、前記第２情報処理装置に、生成された前記第１情報を用いて、前記ユーザ又は前記空間を特定するための情報を含む第２情報を出力する、
   情報提供方法。
4. プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置を用いた情報提供方法であって、
   就寝空間を含む空間内に、センサが配置されており、
   前記プロセッサは、
   前記メモリから、過去のユーザの就寝時刻の統計情報を取得し、
   前記メモリから、天体イベント及び前記天体イベントの期間を示す天体情報を取得し、
   前記センサにより、前記ユーザの移動情報を取得し、
   前記メモリから、前記空間の所在地の天気情報を取得し、
   （vii）現在時刻から前記就寝時刻までの時間が閾値時間以下であり、（viii）前記ユーザの移動情報が前記就寝空間へ移動したことを示し、（ix）現在日時が前記天体情報により示される期間に含まれ、（x）前記天気情報が前記天体イベントを視覚可能な天気であることを示す場合、前記ユーザが睡眠前に前記天体イベントを見ることができることを示す第１情報を生成し、
   ネットワークを介して、前記第１情報処理装置と接続された第２情報処理装置から第１要求内容が記述された情報を取得し、
   前記第１要求内容に前記第１情報の内容が含まれる場合、前記第２情報処理装置に、生成された前記第１情報を用いて、前記ユーザ又は前記空間を特定するための情報を含む第２情報を出力する、
   情報提供方法。

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