JP7417563B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

従来、たとえば、スマートフォン等のデバイスに搭載された気圧センサを用いて、現在の高度を推定する技術が普及しつつある。しかしながら、かかる技術では、ビルなどの施設内においては、密閉度や空調環境が異なるので、気圧センサを活用した高度の推定が困難となる。

そのため、たとえば、施設内に設置した複数の気圧センサを基準として用いることで、スマートフォンに搭載された気圧センサの測定値から当該スマートフォンの位置情報を検出する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１７－２１９３３１号公報

しかしながら、従来技術では、施設内における各地点の気圧が既知である必要があるので、汎用性の観点から施設内における位置情報の検出精度の向上を図る点において改善の余地があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、施設内における位置情報の検出精度の向上を図ることができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る情報処理装置は、端末装置が有する気圧センサによって取得した気圧値を収集する収集部と、前記収集部によって収集された前記気圧値に基づいて、施設内における気圧調整量を推定する推定部とを備える。

本発明によれば、施設内における位置情報の検出精度の向上を図ることができる。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る気圧調整量の説明図である。 図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 図４は、実施形態に係る気圧値情報記憶部に記憶する情報の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る気圧マップ記憶部に記憶する情報の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る高度推定モデル記憶部に記憶する情報の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る変化点の一例を示す模式図である。 図８は、実施形態に係る気圧調整量推定処理の一例を示すフローチャートである 図９は、実施形態に係るフロア推定処理の一例を示すフローチャートである。 図１０は、実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。

［実施形態］
〔１．情報処理〕
まず、図１および図２を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図２は、実施形態に係る気圧調整量の説明図である。なお、かかる情報処理方法は、たとえば、図１に示す情報処理装置１０によって実行される。

図１に示す情報処理装置１０は、たとえば、各施設における気圧調整量に関する情報を集約した気圧マップを有する。なお、情報処理装置１０は、たとえば、サーバ装置やクラウドシステム等によって実現される。また、ここでの施設には、ショッピングモール、オフィスビル、雑居ビル、住居用ビルなど、各種施設が含まれる。

ユーザ端末５０は、ユーザが所有する端末装置であり、たとえば、図示しない気圧センサを有する。たとえば、後述するように、ユーザ端末５０は、情報処理装置１０とのデータ通信によって、気圧センサで計測した気圧値等を情報処理装置１０へ送信する。ここでの気圧センサには、気圧を利用した高度計を含むものとする。たとえば、この場合には、ユーザ端末５０は、高度計によって計測される高度に関する情報を情報処理装置１０へ送信することにしてもよい。なお、ユーザ端末５０は、たとえば、スマートフォン、タブレット端末、パソコン、ウェアラブル端末等によって実現される。

ここで、気圧調整量とは、施設内における与圧（あるいは減圧）の度合いを示す。施設内においては、この気圧調整量の影響によって、施設内で測定する気圧と施設外部の大気圧とに差異が生じる。また、一般的に、気圧から高度を推定することが可能であるが、施設内においては、気圧調整量の影響を受けるので、気圧から高度を推定することができなかった。

そこで、実施形態に係る情報処理装置１０では、各施設内の気圧調整量を各ユーザ端末５０から収集することとした。たとえば、図１に示すように、情報処理装置１０は、各ユーザ端末５０から位置情報および気圧値を収集する（ステップＳ０１）。

そして、情報処理装置１０は、各ユーザ端末５０から収集した位置情報および気圧値に応じて、各施設内における気圧調整量を推定する（ステップＳ０２）。たとえば、情報処理装置１０は、気圧値に変化があった変化点前後の気圧差を気圧調整量として推定する。

そして、情報処理装置１０は、たとえば、各施設における気圧調整量に関する情報を随時気圧マップに追加していくことで、各施設における気圧調整量を集約することができる。

より具体的な例を挙げると、たとえば、図２に示すように、ユーザが施設の一例となるビルに１階から入り、その後、５階までエレベータを使って移動したとする。なお、ここでは、説明を簡潔にするため、エレベータ内部の気圧調整量はゼロ（大気圧と一緒）であるものとする。

この場合、たとえば、ビルに入る前（施設外）の気圧値Ｐ０は、高度が既知である地上の大気圧に対応し、エントランス（１階）に入った場合に１階の気圧調整量（ΔＰ１）だけ気圧値が変化する。その後、エレベータに搭乗し、５階まで移動すると、たとえば、エレベータ内部では、エレベータの高度の上昇に伴い、気圧値が徐々に減少する。

そして、エレベータが５階に到着し、５階に入った場合あるいはエレベータのドアが開いた場合には、５階の気圧調整量（ΔＰ５）だけ、気圧値が変化することとなる。このように、各フロアにおける気圧調整量を収集して行くことで、たとえば、地上の気圧値（Ｐ０）と、施設内の５階で計測される気圧値との関係性は、「Ｐ５－Ｐ０＝ΔＰ０５」として求まる。

すなわち、図２の例においては、この施設の５階における高度は、地上の大気圧からΔＰ０５だけずれた値をとることが分かる。たとえば、地上の高度（すなわち、１階の地面の高度）は既知であるので、上記の関係性から５階にいるときの気圧値と高度との関係性を導出することが可能となる。なお、ΔＰ０５について、以下では、補正量とも記載する。なお、補正量は、実際の高度に対応する気圧値と、施設内で計測される気圧値（Ｐ５）の差分であってもよい。

そして、情報処理装置１０は、これら補正値を気圧マップに適宜追加し、補正値を用いて各施設において計測した気圧値を補正することで、各施設内において計測した気圧値から計測地点（すなわち、ユーザの現在地）の高度を推定することが可能となる。

このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、端末装置であるユーザ端末５０が有する気圧センサによって取得した気圧値を収集し、施設内における気圧調整量を推定することで、各施設における気圧調整量をビッグデータとして収集することができる。

このように、実施形態に係る情報処理装置１０によれば、気圧値に関するビッグデータを活用することで、施設内の気圧調整量を精度よく推定することができるので、施設内における位置情報の検出精度の向上を図ることができる。

つまり、実施形態に係る情報処理装置１０は、複数の利用者の端末装置によりクラウドセンシングされた気圧の変化を学習することで、様々な施設の様々な位置における調整気圧を推定し、推定結果に応じた処理を実現できる。

〔２．情報処理装置の構成例〕
次に、図３を用いて、情報処理装置１０の構成例について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１０の構成例を示すブロック図である。図３に示すように、情報処理装置１０は、通信部１１０と、制御部１２０と、記憶部１３０とを有する。

通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、４Ｇ（Generation）、５Ｇ、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＷｉＦｉ（登録商標）若しくは無線ＬＡＮ（Local Area Network）等といった各種の無線通信網若しくは各種の有線通信網といったネットワークを介して、外部装置との間で情報の送受信を行う。

記憶部１３０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。また、記憶部１３０は、気圧値情報記憶部１３１と、気圧マップ記憶部１３２と、高度推定モデル記憶部１３３とを有する。

気圧値情報記憶部１３１は、各ユーザ端末５０から収集した気圧値に関する情報を記憶する記憶部である。図４は、実施形態に係る気圧値情報記憶部１３１に記憶する情報の一例を示す図である。

図４に示すように、気圧値情報記憶部１３１は、「計測位置」、「施設ＩＤ」、「気圧値（変化前）」、「気圧値（変化後）」、「差圧（圧力調整値）」などといった項目の情報を互いに対応付けて記憶する。

「計測位置」は、各ユーザ端末５０が気圧センサで気圧値を計測した位置を示す。なお、ここでの計測位置は、緯度経度のみならず、計測したフロアや計測した高度に関する情報も含まれる。なお、ここでの高度については、たとえば、各ユーザ端末５０がＧＰＳ（Global Positioning System）を活用して計測した値、すなわち、気圧以外の手法を用いて高度を推定した値を用いることにしてもよい。

「施設ＩＤ」は、ユーザ端末５０が気圧値を計測した施設を識別するための識別子である。「気圧値（変化前）」は、変化前の気圧値を示し、「気圧値（変化後）」は、変化後の気圧値を示す。また、「差圧（気圧調整量）」は、「気圧値（変化前）」と「気圧値（変化後）」との差圧を示す。なお、たとえば、ここでの差圧は、気圧調整量に対応する。

図３の説明に戻り、気圧マップ記憶部１３２について説明する。気圧マップ記憶部１３２は、各施設における階層毎の気圧値の補正量に関する情報を記憶する。図５は、実施形態に係る気圧マップ記憶部１３２に記憶する情報の一例を示す図である。

図５に示すように、気圧マップ記憶部１３２は、「施設ＩＤ」、「階層」および「補正量」などといった項目の情報を互いに対応付けて記憶する。「施設ＩＤ」は、対応する施設を識別するための識別子である。「階層」は、施設内におけるフロアを示す。また、「補正量」は、各階層において観測される気圧値と、たとえば、地上における気圧との差圧を示す。

なお、たとえば、同じフロアであっても、密閉度等によって、気圧調整量が異なる場合があるので、気圧マップ記憶部１３２は、階層のみならず、フロア内の部屋（たとえば、テナント）毎に補正量を記憶するようにしてもよい。また、階層のみならず、たとえば、エレベータやエスカレータ、階段等の共用設備についても同様に補正量を記憶するようにしてもよい。

図３の説明に戻り、高度推定モデル記憶部１３３について説明する。高度推定モデル記憶部１３３は、高度推定モデルを記憶する。図６は、実施形態に係る高度推定モデル記憶部１３３に記憶する情報の一例を示す図である。

図６に示すように、高度推定モデル記憶部１３３は、「施設ＩＤ」および「モデル」といった項目の情報を互いに対応付けて記憶する。「施設ＩＤ」は、施設を識別するための識別子である。「モデル」は、対応する「施設ＩＤ」によって識別される施設における高度推定モデルである。

ここで、高度推定モデルとは、各施設内における高度と気圧値との関係性を学習したモデルである。たとえば、高度推定モデルに施設内で計測した気圧値を入力すると、現在の高度に対応する情報が出力される。なお、気圧値を高度推定モデルに入力した場合に、現在の高度に代えて、現在の階層を示す情報が出力されるようにしてもよい。

図３の説明に戻り、制御部１２０について説明する。制御部１２０は、たとえば、コントローラ（controller）であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。

図３に示すように、制御部１２０は、収集部１２１と、特定部１２２と、推定部１２３と、生成部１２４とを有する。

収集部１２１は、ユーザ端末５０が有する気圧センサによって取得した気圧値を収集する。たとえば、収集部１２１は、ユーザ端末５０の移動に伴い気圧値が変化する変化点に関する気圧値を収集する。たとえば、ユーザ端末５０には、情報処理装置１０が提供するアプリがインストールされており、所定条件を満たす場合に、気圧値および気圧値の計測位置に関する情報を情報処理装置１０へ送信するように設定される。

そして、収集部１２１は、各ユーザ端末５０から送信された気圧値および気圧値の計測位置に関する情報を収集し、気圧値情報記憶部１３１へ格納する。

特定部１２２は、ユーザ端末５０によって計測される気圧値が変化する変化点前後の施設内における位置を特定する。ここで、図７を用いて、収集部１２１および特定部１２２による処理の一例について説明する。

図７は、実施形態に係る変化点の一例を示す模式図である。たとえば、図７に示すように、地点Ａから地点Ｂへ移動した場合に、気圧値がＰ１１からＰ１２へ変化したとする。このような気圧値が変化したポイントが上述の変化点に対応し、収集部１２１は、変化点の前後の気圧値あるいは変化点前後の差圧を収集する。

収集部１２１が変化点に関する気圧値を収集すると、特定部１２２は、変化点前後の地点Ａおよび地点Ｂをそれぞれ特定する。たとえば、ユーザ端末５０が施設外から施設内あるいは施設内から施設外に移動する場合には、ユーザ端末５０の位置情報やＧセンサの情報等に基づき、地点Ａおよび地点Ｂをそれぞれ特定することができる。

また、特定部１２２は、施設内における移動で変化点が発生する場合には、ユーザ端末５０のＧセンサの情報や、ＧＰＳを活用して計測した高度に関する情報によって地点Ａおよび地点Ｂをそれぞれ特定することができる。

なお、特定部１２２は、たとえば、地点Ａおよび地点Ｂのうち、いずれか一方あるいは双方を特定できない場合には、ユーザ端末５０を介してユーザに対して、地点Ａおよび地点Ｂを問い合わせることにしてもよい。これにより、たとえば、位置情報を活用して地点Ａおよび地点Ｂが特定できない場合であっても、地点Ａおよび地点Ｂを精度よく特定することができる。

また、特定部１２２は、たとえば、エレベータ等の動作状況が取得可能である場合には、エレベータの動作状況を活用して、地点Ａおよび地点Ｂをそれぞれ特定することにしてもよい。すなわち、特定部１２２は、エレベータによって何階から何階へ移動したという情報をエレベータから取得して、地点Ａおよび地点Ｂをそれぞれ特定することにしてもよい。

また、特定部１２２は、たとえば、各フロアにおける電子決済情報を活用して、地点Ａおよび地点Ｂをそれぞれ特定することにしてもよい。たとえば、特定部１２２は、電子決済が行われた店舗と、その店舗が入居するフロアとに基づいて、地点Ａおよび地点Ｂを特定することにしてもよい。なお、特定部１２２は、たとえば、施設内に設置された防犯カメラ等の画像からユーザをトラッキングすることで、地点Ａおよび地点Ｂを特定するなど、任意の手法を用いて、地点Ａおよび地点Ｂを特定することにしてもよい。

図３の説明に戻り、推定部１２３について説明する。推定部１２３は、収集部１２１によって収集された気圧値を用いて、施設内における気圧調整量を推定する。たとえば、推定部１２３は、収集部１２１が収集した変化点に関する気圧値および特定部１２２によって特定された変化点前後の地点に関する情報を用いて、施設内における各地点の気圧調整量を推定する。

たとえば、推定部１２３は、変化点前後の気圧値の差（すなわち、差圧）を変化点を過ぎた地点における気圧調整量として推定する。また、たとえば、推定部１２３は、収集部１２１が収集した気圧値から高度と気圧値との関係が既知である基準地点の気圧値を基準として、当該気圧値との差分を気圧調整量として推定することにしてもよい。

この際、たとえば、基準地点の気圧値を計測するユーザ端末５０と、その他のフロアの気圧値を計測するユーザ端末５０とは別々のユーザ端末であってもよい。たとえば、推定部１２３は、２階から３階へ移動したユーザ端末５０の気圧値を用いて、３階の気圧調整量を推定し、施設外から施設内に１階から入り、２階へ移動したユーザ端末５０の気圧値を用いて１階および２階の気圧調整量を推定する。

そして、推定部１２３は、３階の気圧調整量を基準地点である施設外における気圧値を基準に、その差分を気圧調整量として推定することにしてもよい。すなわち、いずれかのユーザ端末５０が基準地点における気圧値を計測しておけばよく、すべてのユーザ端末５０が基準地点の気圧値を計測する必要はない。

なお、たとえば、基準地点については、地上（地面）である必要はなく、施設の屋上、テラスなど、解放された空間とすることにしてもよい。すなわち、たとえば、気圧調整量の影響の効果が及ばない空間であり、高度と気圧値との関係が既知である地点を適宜基準地点とすることにしてもよい。

また、たとえば、推定部１２３は、たとえば、過去に推定した同一地点の気圧調整量の傾向から今回の気圧調整量が逸脱する場合においては、対応する地点の空調設備が異常であると推定することにしてもよい。

ここでの空調設備とは、エアコン、換気扇、および窓等が含まれる。すなわち、たとえば、推定部１２３は、エアコンの出力が低下している場合、換気扇が本来の動作をしていない場合、あるいいは、普段解放されていない窓が解放されている場合等の各種異常について気圧調整量を用いて推定することにしてもよい。

また、推定部１２３は、たとえば、上記の異常と推定した場合には、施設の管理会社や警備会社へ通知することにしてもよい。

生成部１２４は、施設内の位置と気圧調整量との関係性の特徴をモデルに学習させることで、高度推定モデルを生成する。たとえば、生成部１２４は、施設内の位置（階層あるいは高度）と、気圧調整量との関係性を学習データとして高度推定モデルに対して入力することで、その特徴を学習させる。

この際、たとえば、生成部１２４は、施設毎に高度推定モデルを生成することにしてもよい。これにより、たとえば、施設毎の高度推定モデルでは、対応する施設における気圧値と、高度（あるいは階層）を精度よく推定することができる。

なお、生成部１２４は、高度推定モデルの学習段階において、たとえば、施設の種別、施設の施工主、デザイナー、設計図、ビルの強度、窓の面積等といった施設に関する各種情報を学習データとして入力することにしてもよい。

たとえば、生成部１２４によって生成された高度推定モデルは、ユーザ端末５０に配布される。そして、たとえば、ユーザ端末５０では、たとえば、高度推定モデルに対して、位置情報（施設を特定するための情報）および計測した現在の気圧値を入力すると、施設内における高度（あるいは現在の階層）が出力されることになる。

たとえば、ユーザ端末５０では、地図アプリと連携し、高度推定モデルによって推定された現在の階層に応じて現在のフロアに関するマップ等を表示することができる。すなわち、ユーザがユーザ端末５０で地図アプリを開くと、施設内の現在地に対応するフロアマップを自動的に表示することができる。

〔３．処理フロー〕
次に、図８および図９を用いて、実施形態に係る情報処理装置１０およびユーザ端末５０が実行する処理手順について説明する。図８は、実施形態に係る気圧調整量推定処理の一例を示す図である。図９は、実施形態に係るフロア推定処理の一例を示す図である。

図８に示すように、実施形態に係る情報処理装置１０は、まず、各ユーザ端末５０から位置情報および気圧値を収集する（ステップＳ１０１）。つづいて、情報処理装置１０は、収集した気圧値を用いて、各施設における気圧調整量を推定する（ステップＳ１０２）。

つづいて、情報処理装置１０は、施設内の位置と気圧調整量との関係性を学習し（ステップＳ１０３）、処理を終了する。

また、図９に示すように、フロア推定処理において、まず、ユーザ端末５０は、気圧値を計測する（ステップＳ２０１）。つづいて、ユーザ端末５０は、たとえば、高度推定モデルに気圧値を入力することで、現在のフロア（あるいは高度）を推定する（ステップＳ２０２）。

つづいて、ユーザ端末５０は、推定したフロアに対応するフロアマップを表示する（ステップＳ２０３）。そして、ユーザ端末５０は、フロア推定処理を終了する。

〔４．変形例〕
ところで、上述した実施形態では、施設の気圧調整量を推定する場合について説明したが、これに限定されるものではない。たとえば、施設に地下道（あるいは地下街）や、トンネルを含めることにしてもよく、また、施設をたとえば電車等といった気圧調整を行うものに読み替えることにしてもよい。

また、上述した実施形態では、たとえば、基準地点における気圧との差分に応じて、高度を推定する場合について説明したが、これに限定されるものではない。すなわち、変化点において計測される差圧調整量のパターンによって、変化点の通過の有無を検知することで、施設内における位置を推定することにしてもよい。

〔５．効果〕
上述した実施形態に係る情報処理装置１０は、ユーザ端末５０（端末装置の一例）が有する気圧センサによって取得した気圧値を収集する収集部１２１と、収集部１２１によって収集された気圧値に基づいて、施設内における気圧調整量を推定する推定部１２３とを有する。したがって、実施形態に係る情報処理装置１０によれば、気圧値に関するビッグデータを活用することで、施設内の気圧調整量を精度よく推定することができるので、施設内における位置情報の検出精度の向上を図ることができる。

また、上述した実施形態に係る収集部１２１は、端末装置の移動に伴い気圧値が変化する変化点に関する気圧値を収集し、推定部１２３は、変化点の前後における気圧値の差分を施設内における気圧調整量として推定する。したがって、実施形態に係る情報処理装置１０によれば、気圧調整量を精度よく推定することができる。

また、上述した実施形態に係る収集部１２１は、施設の外部から施設内への端末装置の移動に伴う気圧値の変化を変化点に関する気圧値として収集する。したがって、実施形態に係る情報処理装置１０によれば、施設内における気圧調整量を精度よく推定することができる。

また、上述した実施形態に係る収集部１２１は、施設内におけるフロアを跨ぐ端末装置の移動に伴う気圧値の変化を変化点に関する気圧値として収集する。したがって、実施形態に係る情報処理装置１０によれば、フロア毎の気圧調整量を精度よく推定することができる。

また、上述した実施形態に係る収集部１２１は、施設内における端末装置が存在するフロアに関する情報を気圧値とともに収集し、推定部１２３は、施設内における気圧調整量をフロアごとに推定する。したがって、実施形態に係る情報処理装置１０によれば、フロア毎の気圧調整量を精度よく推定することができる。

また、上述した実施形態に係る情報処理装置１０は、推定部１２３によって推定された気圧調整量と施設内における位置との関係性を学習したモデルを生成する生成部１２４を備える。したがって、実施形態に係る情報処理装置１０によれば、施設内において計測した気圧値から施設内における位置を推定するモデルを生成することができる。

また、上述した実施形態に係る生成部１２４は、施設ごとに気圧調整量と位置との関係性を学習したモデルを生成する。したがって、実施形態に係る情報処理装置１０によれば、施設毎の位置情報の推定精度を向上させることができる。

また、上述した実施形態に係る推定部１２３は、収集部１２１によって収集した気圧値が所定条件を満たす場合に、施設内における空調設備が異常であると推定する。したがって、実施形態に係る情報処理装置１０によれば、空調設備の異常を推定することができる。

また、上述した実施形態に係る情報処理方法は、コンピュータが実行する情報処理方法であって、端末装置が有する気圧センサによって取得した気圧値を収集する収集工程と、
収集工程によって収集された気圧値に基づいて、施設内における気圧調整量を推定する推定工程とを含む。したがって、実施形態に係る情報処理方法によれば、気圧値に関するビッグデータを活用することで、施設内の気圧調整量を精度よく推定することができるので、施設内における位置情報の検出精度の向上を図ることができる。

また、上述した実施形態に係る情報処理プログラムは、端末装置が有する気圧センサによって取得した気圧値を収集する収集手順と、収集手順によって収集された気圧値に基づいて、施設内における気圧調整量を推定する推定手順とをコンピュータに実行させる。したがって、実施形態に係る情報処理プログラムによれば、気圧値に関するビッグデータを活用することで、施設内の気圧調整量を精度よく推定することができるので、施設内における位置情報の検出精度の向上を図ることができる。

〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１０は、例えば図１０に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１０は、実施形態に係る情報処理装置１０の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワーク（通信ネットワーク）Ｎを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置（図１０では、出力装置および入力装置を総称して「入出力装置」と記載する）を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１２０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

〔７．その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、収集部１２１は、収集手段や収集回路に読み替えることができる。

１０ 情報処理装置
５０ ユーザ端末
１１０ 通信部
１２０ 制御部
１２１ 収集部
１２２ 特定部
１２３ 推定部
１２４ 生成部
１３０ 記憶部
１３１ 気圧値情報記憶部
１３２ 気圧マップ記憶部
１３３ 高度推定モデル記憶部

Claims (10)

1. 施設内における気圧調整量のデータベースを構築する情報処理装置であって、
   端末装置が有する気圧センサによって取得した気圧値を収集する収集部と、
   前記収集部によって収集された前記気圧値に基づいて、施設内における気圧調整量を推定する推定部と
   を備え、
   前記収集部は、
   前記施設内における前記端末装置が存在するフロアを特定するための情報を前記気圧値とともに収集し、
   前記推定部は、
   前記フロアを特定するための情報に基づいて特定した前記フロアごとに、施設外の基準気圧に対する前記気圧調整量を推定する
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記収集部は、
   前記端末装置の移動に伴い前記気圧値が変化する変化点に関する前記気圧値を収集し、
   前記推定部は、
   前記変化点の前後における前記気圧値の差分を前記施設内における前記気圧調整量として推定すること
   を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記収集部は、
   前記施設の外部から前記施設内への前記端末装置の移動に伴う前記気圧値の変化を前記変化点に関する前記気圧値として収集すること
   を特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記収集部は、
   前記施設内におけるフロアを跨ぐ前記端末装置の移動に伴う前記気圧値の変化を前記変化点に関する前記気圧値として収集すること
   を特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 前記推定部によって推定された前記気圧調整量と前記施設内における位置との関係性を学習したモデルを生成する生成部
   を備えること
   を特徴とする請求項１～４のいずれか一つに記載の情報処理装置。
6. 前記生成部は、
   前記施設ごとに前記気圧調整量と前記位置との関係性を学習した前記モデルを生成すること
   を特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記生成部は、
   生成した前記モデルを前記端末装置へ配信し、
   前記端末装置は、
   前記モデルに前記気圧値を入力することで、前記施設内における位置を推定すること
   を特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記推定部は、
   前記収集部によって収集した前記気圧値が所定条件を満たす場合に、前記施設内における空調設備が異常であると推定すること
   を特徴とする請求項１～７のいずれか一つに記載の情報処理装置。
9. コンピュータが施設内における気圧調整量のデータベースを構築する情報処理方法であって、
   端末装置が有する気圧センサによって取得した気圧値を収集する収集工程と、
   前記収集工程によって収集された前記気圧値に基づいて、施設内における気圧調整量を推定する推定工程と
   を含み、
   前記収集工程は、
   前記施設内における前記端末装置が存在するフロアを特定するための情報を前記気圧値とともに収集し、
   前記推定工程は、
   前記フロアを特定するための情報に基づいて特定した前記フロアごとに、施設外の基準気圧に対する前記気圧調整量を推定する
   ことを特徴とする情報処理方法。
10. 施設内における気圧調整量のデータベースを構築する情報処理プログラムであって、
    端末装置が有する気圧センサによって取得した気圧値を収集する収集手順と、
    前記収集手順によって収集された前記気圧値に基づいて、施設内における気圧調整量を推定する推定手順と
    をコンピュータに実行させ、
    前記収集手順は、
    前記施設内における前記端末装置が存在するフロアを特定するための情報を前記気圧値とともに収集し、
    前記推定手順は、
    前記フロアを特定するための情報に基づいて特定した前記フロアごとに、施設外の基準気圧に対する前記気圧調整量を推定する
    ことを特徴とする情報処理プログラム。

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