JP7466088B2 - Behavior Prediction System - Google Patents
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Description
本発明は、ユーザが興味を有している行動を推定する行動推定システムに関する。 The present invention relates to a behavior estimation system that estimates the behavior in which a user is interested.
特許文献1には、天板に取り付けられたスイッチと、特定の行動(行為)を促す一連の言葉が蓄積されたメモリを備える音声出力制御部と、スピーカと、を備える音声出力装置を、幼児用机に取り付けることが記載されている。この幼児用机では、スイッチが押されると、音声出力制御部は、特定の行動を促す一連の言葉を順次スピーカから音声出力する。 Patent Document 1 describes an audio output device that is attached to a child's desk and includes a switch attached to the top board, an audio output control unit with a memory that stores a series of words encouraging a specific behavior, and a speaker. When the switch is pressed on this child's desk, the audio output control unit sequentially outputs a series of words encouraging a specific behavior from the speaker.
さらに、特許文献1には、時間帯毎に、この時間帯に応じた特定の行動を促す一連の言葉を対応付けておき、スイッチが押された時間帯に対応付けられている特定の行動を促す一連の言葉を順次音声出力することも記載されている。これにより、幼児がスイッチを押すたびに音声出力装置から特定の行動を促す一連の言葉が順次音声出力されるため、幼児は、幼児用机との会話を通じて特定の行動を行うことができる。 Patent Document 1 also describes how, for each time period, a series of words encouraging a specific behavior corresponding to that time period are associated, and the series of words encouraging the specific behavior associated with the time period when the switch is pressed are output in sequence by voice. As a result, each time the child presses the switch, a series of words encouraging the specific behavior is output in sequence from the voice output device, allowing the child to perform the specific behavior through conversation with the child's desk.
ところで、ユーザが潜在的にどのような行動に興味があるかを知ることは難しい。 By the way, it is difficult to know what actions a user might be potentially interested in.
本発明は、ユーザが興味を有する行動を推定することができる行動推定システム等を提供する。 The present invention provides a behavior estimation system that can estimate the behavior of a user that is of interest.
本発明の一態様に係る行動推定システムは、第一ユーザによって立案された所定期間における前記第一ユーザの行動の予定を示す予定情報、及び、前記所定期間における前記第一ユーザの実際の行動を示す結果情報の少なくとも一方の情報を取得する取得部と、取得された前記少なくとも一方の情報に基づいて、複数の行動のそれぞれに対する前記第一ユーザの興味の度合いを示す第一興味度情報を生成する生成部と、生成された前記第一興味度情報と、各々が他のユーザを対象として生成された複数の第二興味度情報との比較を行うことにより、前記複数の行動以外に前記第一ユーザが興味を有する第一行動を推定する推定部とを備える。 The behavior estimation system according to one embodiment of the present invention includes an acquisition unit that acquires at least one of schedule information indicating a schedule of behavior of the first user for a predetermined period planned by the first user and result information indicating the actual behavior of the first user for the predetermined period, a generation unit that generates first interest level information indicating the first user's degree of interest in each of a plurality of behaviors based on the acquired at least one of the information, and an estimation unit that estimates a first behavior in which the first user is interested other than the plurality of behaviors by comparing the generated first interest level information with a plurality of second interest level information each generated for another user.
本発明の一態様に係る行動推定システムは、ユーザによって立案された所定期間における前記ユーザの行動の予定を示す予定情報を取得する取得部と、取得された前記予定情報に基づいて、複数の行動のそれぞれに対する前記ユーザの興味の度合いを示す興味度情報を生成する生成部とを備える。 The behavior estimation system according to one aspect of the present invention includes an acquisition unit that acquires schedule information indicating a schedule of a user's behavior for a predetermined period of time planned by the user, and a generation unit that generates interest level information indicating the user's degree of interest in each of a plurality of behaviors based on the acquired schedule information.
本発明の一態様に係るプログラムは、複数のブロック及び前記複数のブロックを収容するケースを有する玩具であって、ユーザが前記ケース内の複数のブロックの配置を入れ替えることが可能な玩具から、前記ケース内の前記複数のブロックの配置を示す配置情報を受信する第一受信ステップと、受信された前記配置情報に基づいて、所定期間における前記ユーザの行動の予定を示す予定情報を生成する生成ステップと、生成された予定情報をサーバ装置に送信する送信ステップと、を含む情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。 A program according to one aspect of the present invention is a program for causing a computer to execute an information processing method including a first receiving step of receiving arrangement information indicating an arrangement of the plurality of blocks in the case from a toy having a plurality of blocks and a case for storing the plurality of blocks, the toy allowing a user to rearrange the arrangement of the plurality of blocks in the case, a generating step of generating schedule information indicating a schedule of the user's actions for a predetermined period of time based on the received arrangement information, and a transmitting step of transmitting the generated schedule information to a server device.
本発明の行動推定システム等は、ユーザが興味を有する行動を推定することができる。 The behavior estimation system of the present invention can estimate the behaviors that interest a user.
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、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。 The following describes the embodiments in detail with reference to the drawings. Note that the embodiments described below are all comprehensive or specific examples. The numerical values, shapes, materials, components, component placement and connection forms, steps, and order of steps shown in the following embodiments are merely examples and are not intended to limit the present invention. Furthermore, among the components in the following embodiments, components that are not described in an independent claim are described as optional components.
なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。 Note that each figure is a schematic diagram and is not necessarily a precise illustration. In addition, in each figure, the same reference numerals are used for substantially the same configurations, and duplicate explanations may be omitted or simplified.
また、以下の実施の形態における「直後」及び「即座」などのタイミングを表す用語については、厳密な意味に解釈されるべきではない。 In addition, terms used in the following embodiments that indicate timing, such as "immediately after" and "instantly," should not be interpreted in a strict sense.
(実施の形態)
[構成]
まず、実施の形態に係る行動推定システムの構成について説明する。図1は、実施の形態に係る行動推定システムの機能構成を示すブロック図である。
(Embodiment)
[composition]
First, a configuration of a behavior inference system according to an embodiment will be described. Fig. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the behavior inference system according to an embodiment.
実施の形態に係る行動推定システム10は、幼児が興味を有する行動を推定するためのシステムである。行動推定システム10は、具体的には、幼児が保護者または保育士等(以下、保護者等と記載される)と一緒に立てた行動の予定と、幼児が実際に実行した行動とに基づいて、幼児が興味を有する行動を推定する。
The
図1に示されるように、行動推定システム10は、玩具20と、情報端末30と、サーバ装置40とを備える。玩具20及び情報端末30は、例えば、建物80内に設置される。建物80は、例えば、集合住宅または戸建住宅などの住宅であるが、保育施設などであってもよい。
As shown in FIG. 1, the
[玩具]
行動推定システム10においては、幼児が保護者等と一緒に行動の予定を立てるためのユーザインタフェースとして玩具20が使用される。まず、玩具20の構成について説明する。図2は、玩具20の外観斜視図である。
[toy]
In the
玩具20は、各々が長尺板状の複数のブロック21と、複数のブロック21を収容するケース22と、ケース22に内蔵されたセンサ23(図1に図示)を有する。
The
複数のブロック21は、当該ブロック21の色によって6種類に区別される。6種類のブロック21は6種類の行動に対応する。6種類の行動とは、おえかき、こうさく、こうえん、えほん、電車あそび、及び、DVDなどの幼児Aが取りうる行動である。どの色のブロック21にどの行動を紐づけるかは、保護者Pが情報端末30を操作することで情報端末30の記憶部34に登録される。つまり、記憶部34には、どの色のブロック21(より詳細には、後述の無線タグが発する識別情報)にどの行動が紐づけられているかを示す対応関係情報が記憶される。なお、行動の候補としては、例えば、20種類程度準備されており、保護者P等は、幼児Aと相談の上20種類の中からブロックに紐づける6種類を選択することになる。なお、ブロックの種類の数(上記例では、6つ)は、特に限定されない。
The
1つのブロック21がケース22に収容されることは、当該ブロック21が示す行動を一定時間(例えば、10分)行う予定立てることに相当する。図2に示されるように、幼児Aが「おえかき」に対応する色のブロック21をケース22の左端に4つ連続して並べることは、「おえかき」を40分間行う予定を立てることに相当する。4つの「おえかき」に対応する色のブロック21のすぐ右隣に「こうさく」に対応する色のブロックを2つ連続して並べることは、「おえかき」を40分間行った後、「こうさく」を20分間行う予定を立てることを意味する。
Placing one
複数のブロック21のそれぞれには、RFタグなどの無線タグが内蔵されており、ブロック21は、当該ブロック21に内蔵された無線タグから識別情報を発する。無線タグは、例えば、パッシブ型であるが、アクティブ型であってもよい。玩具20は、無線タグリーダなどのセンサ23によってブロック21が発する識別情報をセンシングすることにより、ケース22内でブロック21がどのように並べられているかを示す配置情報を情報端末30に送信することができる。
Each of the
配置情報は、より詳細には、ケース22内のブロック21の収容位置を示す収容位置情報(左から何番目、などを示す情報)と、当該収容位置においてセンシングされたブロック21の識別情報とが対応付けられた情報である。情報端末30は、配置情報と記憶部34に記憶された対応関係情報とを照合することで、どのような行動の予定が立てられたかを認識することができる。
More specifically, the placement information is information that associates storage position information (information indicating the number from the left, etc.) indicating the storage position of the
このように、玩具20によれば、幼児Aは遊び感覚で自身の予定を立てることができ、情報端末30は幼児Aが立てた予定を認識することができる。言い換えれば、幼児Aは遊び感覚で自身の予定を情報端末30に入力することができる。
In this way, with the
また、玩具20によれば、情報端末30は、幼児Aが「おえかき」などの各行動を何時に実行したかを認識することもできる。図2の例では、幼児Aは、実際に「おえかき」を開始する際に、連続的に配置された4つの「おえかき」に対応する色のブロック21のいずれかのプッシュボタン21aを押下し、「おえかき」を終了するときには、再度、4つの「おえかき」に対応する色のブロック21のいずれかのプッシュボタン21aを押下する。玩具20は、「おえかき」に対応する色のブロック21プッシュボタン21aが押下されるごとに、通知情報を情報端末30に送信する。これにより、情報端末30は、1回目の通知情報の受信時刻を「おえかき」の開始時刻として認識し、2回目の通知情報の受信時刻を「おえかき」の終了時刻として認識することができる。
Furthermore, according to the
このように、玩具20によれば、幼児Aは遊び感覚でプッシュボタン21aを押下することで、自身が何時にどのような行動を実行したか(以下、行動の結果とも記載される)を情報端末30に入力することができる。
In this way, with
[情報端末]
次に、情報端末30について説明する。情報端末30は、例えば、スマートフォンまたはタブレット端末などの汎用の携帯端末であるが、行動推定システム10の専用端末であってもよい。また、情報端末30は、建物80内に設置されるHEMS(Home Energy Management System)コントローラなどのホームコントローラであってもよい。情報端末30は、具体的には、操作受付部31と、表示部32と、制御部33と、記憶部34と、第一通信部35と、第二通信部36とを備える。
[Information terminal]
Next, the
操作受付部31は、保護者P等の操作を受け付ける。操作受付部31は、例えば、保護者P等から、ブロック21の色(種類)と行動とを紐づけるための操作(登録操作)を受け付ける。操作受付部31は、例えば、静電容量方式のタッチパネルであるが、抵抗膜方式のタッチパネルであってもよい。
The
表示部32は、画像を表示する。表示部32は、例えば、玩具20を介して入力された、幼児Aの行動の予定と、幼児Aの行動の結果とを表示することができる。図3は、表示部32の表示画面の一例を示す図である。表示部32は、例えば、液晶パネルまたは有機EL(Electro Luminescence)パネルなどの表示パネルである。
The
制御部33は、玩具20を介して入力された幼児Aの行動の予定に基づいて予定情報を生成する。制御部33は、具体的には、第二通信部36によって受信された配置情報によって定まる複数のブロック21の配置を、幼児Aによって立案された幼児Aの行動の予定とみなして予定情報を生成する。
The
また、制御部33は、玩具20を介して入力された幼児Aの行動の結果に基づいて結果情報を生成する。制御部33は、具体的には、ブロック21に設けられたプッシュボタン21aの押下に応じて第二通信部36が受信する通知情報に基づいて、結果情報を生成する。
The
その他に、制御部33は、表示部32への画像の表示制御なども行う。制御部33は、例えば、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。
In addition, the
記憶部34は、制御部33によって実行されるプログラムなどが記憶される記憶装置である。また、記憶部34には、上述の対応関係情報なども記憶される。記憶部34は、例えば、半導体メモリなどによって実現される。
The
第一通信部35は、情報端末30がサーバ装置40とインターネットなどの広域通信ネットワーク70を介して通信を行うための通信モジュール(通信回路)である。第一通信部35は、例えば、制御部33によって生成された予定情報及び結果情報をサーバ装置40へ送信する。第一通信部35によって行われる通信は、例えば、無線通信であるが、有線通信であってもよい。通信に用いられる通信規格についても特に限定されない。
The
第二通信部36は、情報端末30が、玩具20と局所通信ネットワークを介して通信を行うための通信モジュール(通信回路)である。第二通信部36は、例えば、上述の配置情報、及び、通知情報を玩具20から受信する。第二通信部36によって行われる通信は、例えば、無線通信であるが、有線通信であってもよい。通信に用いられる通信規格についても、特に限定されない。なお、第二通信部36と玩具20との間の通信は、例えば、BLE(Bluetooth(登録商標) Low Energy)に準拠する。
The
[サーバ装置]
次に、サーバ装置40について説明する。サーバ装置40は、情報端末30から予定情報及び結果情報を取得し、取得した予定情報及び結果情報に基づいて幼児Aが興味を有する行動を推定するための情報処理を行うクラウドサーバである。サーバ装置40は、通信部41と、情報処理部42と、記憶部43とを備える。
[Server device]
Next, the
通信部41は、サーバ装置40が情報端末30と広域通信ネットワーク70を介して通信を行うための通信モジュール(通信回路)である。通信部41は、具体的には、予定情報及び結果情報を取得する取得部44と、上記情報処理が行われた結果、幼児Aが興味を有すると推定される行動を示す行動情報を情報端末30に送信する送信部45とを含む。通信部41によって行われる通信は、例えば、有線通信であるが、無線通信であってもよい。通信に用いられる通信規格についても特に限定されない。
The
情報処理部42は、取得部44によって取得された予定情報及び結果情報に基づいて幼児Aが興味を有する行動を推定するための情報処理を行う。情報処理部42は、具体的には、生成部46及び推定部47を含む。情報処理部42は、例えば、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。
The
記憶部43は、情報処理部42によって実行されるプログラム、及び、上記情報処理を行うために用いられる各種情報などが記憶される記憶装置である。また、記憶部43は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)などによって実現される。
The
[動作例1]
以下、行動推定システム10の動作例1について説明する。図4は、行動推定システム10の動作例1のフローチャートである。
[Operation example 1]
The following describes the first operation example of the
まず、サーバ装置40の取得部44は、幼児Aによって立案された所定期間における幼児Aの行動の予定を示す予定情報を情報端末30から取得する(S11)。図5に示されるように、予定情報は、上述の20種類程度の行動の少なくとも一部と、その予定時刻(時間帯)とが対応付けられた情報である。図5は、予定情報の一例を示す図である。
First, the
所定期間は、例えば、1か月であるが特に限定されない。取得部44は、予定情報を毎日取得することで最終的に1か月分の予定情報を取得してもよいし、情報端末30の記憶部34に蓄積された1か月分の予定情報を1回でまとめて取得してもよい。
The specified period is, for example, one month, but is not particularly limited to this. The
また、取得部44は、上記所定期間における幼児Aの実際の行動を示す結果情報を情報端末30から取得する(S12)。上記図5は、結果情報の一例を示す図でもあり、図5に示されるように、結果情報は、上述の20種類程度の行動の少なくとも一部と、その実行時刻(時間帯)とが対応付けられた情報である。
The
取得部44は、結果情報を毎日取得することで最終的に1か月分の予定情報を取得してもよいし、情報端末30の記憶部34に蓄積された1か月分の結果情報を1回でまとめて取得してもよい。
The
次に、生成部46は、取得された予定情報、及び、結果情報に基づいて、複数の行動のそれぞれに対する幼児Aの興味の度合いを示す第一興味度情報を生成する(S13)。第一興味度情報は、例えば、複数の行動に対する幼児Aの興味の度合いを順位付けした情報である。図6は、第一興味度情報の一例を示す図である。図6では、幼児Aと異なる幼児Bの第二興味度情報も合わせて図示されている。 Next, the generation unit 46 generates first interest level information indicating the degree of interest of the infant A in each of the multiple behaviors based on the acquired schedule information and result information (S13). The first interest level information is, for example, information that ranks the degree of interest of the infant A in the multiple behaviors. FIG. 6 is a diagram showing an example of first interest level information. FIG. 6 also shows second interest level information of infant B, which is different from infant A.
第一興味度情報によって幼児Aの興味の度合いが示される複数の行動には、1か月分の予定情報において1度でも予定された行動(言い換えれば、1か月の間に6種類のブロックのいずれかに1度でも紐づけられた行動)が全て含まれる。しかしながら、第一興味度情報によって幼児Aの興味の度合いが示される複数の行動には、1か月分の予定情報において1度も予定されなかった行動(言い換えれば、1か月の間に6種類のブロックのいずれかに1度も紐づけられなかった行動)は含まれない。 The multiple actions for which the first interest level information indicates the degree of interest of infant A include all actions that were scheduled at least once in one month's worth of schedule information (in other words, actions that were linked to any of the six types of blocks at least once during one month). However, the multiple actions for which the first interest level information indicates the degree of interest of infant A do not include actions that were not scheduled at all in one month's worth of schedule information (in other words, actions that were not linked to any of the six types of blocks at least once during one month).
上述のように6種類のブロック21に一度に紐づけることができる行動は6つであるが、保護者P等は、日々この紐づけを変更することができるため、1か月分の予定情報には、6種類を超える行動が含まれる。つまり、図6に示唆されるように、上記複数の行動の数は、6つよりも大きい場合がある。本実施の形態では行動の候補が20種類程度準備されており上記複数の行動の数は最大で20であるが、ここでは説明のために上記複数の行動の数を15程度であるとする。
As mentioned above, six actions can be linked to six types of
以下、生成部46による第一興味度情報の生成方法について詳細に説明する。生成部46は、例えば、1か月分の予定情報に含まれる複数の行動のそれぞれについて、予定されていた時間(つまり、予定時間)の合計、予定されていた回数(つまり、予定回数)の合計、予定時間の経時変化を算出する。なお、予定時間の経時変化とは、例えば、その行動が最初に予定されたときの時間の長さと、その行動が最後に予定されたときの時間の長さとの差である。 The method of generating the first interest level information by the generation unit 46 will be described in detail below. For example, the generation unit 46 calculates the total scheduled time (i.e., scheduled time), the total scheduled number of times (i.e., scheduled number of times), and the change in scheduled time over time for each of the multiple actions included in one month's worth of schedule information. Note that the change in scheduled time over time is, for example, the difference between the length of time when the action was first scheduled and the length of time when the action was last scheduled.
また、生成部46は、例えば、1か月分の結果情報に含まれる複数の行動のそれぞれについて、実行された時間(つまり、実行時間)の合計、実行された回数(つまり、実行回数)の合計、実行時間の経時変化を算出する。なお、実行時間の経時変化とは、例えば、その行動が最初に実行されたときの時間の長さと、その行動が最後に実行されたときの時間の長さとの差である。 The generation unit 46 also calculates, for example, for each of the multiple actions included in one month's worth of result information, the total time it was performed (i.e., execution time), the total number of times it was performed (i.e., the number of times it was performed), and the change in execution time over time. Note that the change in execution time over time is, for example, the difference between the length of time when the action was first performed and the length of time when the action was last performed.
さらに、生成部46は、実行時間の合計/予定時間の合計、及び、実行回数の合計/実行回数の合計を算出する。 Furthermore, the generation unit 46 calculates the total execution time/total planned time and the total number of executions/total number of executions.
そして、生成部46は、算出した情報をあらかじめ構築された機械学習モデルに入力する。機械学習モデルは、例えば、記憶部43にあらかじめ記憶されている。機械学習モデルは、算出された情報を入力情報として、1か月分の予定情報及び結果情報に含まれる複数の行動に対する幼児Aの興味の度合いを出力するように構築された識別器(分類器)である。図7は、機械学習モデルによって行われる処理を概念的に示す図である。生成部46は、機械学習モデルによって出力された複数の行動に対する興味の度合いを順位づけすることで、第一興味度情報を生成することができる。なお、機械学習モデルは、例えば、あらかじめ複数の被験者(幼児)を対象として取得されたデータに基づく教師あり学習によって構築される。
Then, the generating unit 46 inputs the calculated information into a machine learning model constructed in advance. The machine learning model is, for example, stored in advance in the
なお、図7に示される全ての入力情報が使用されることは必須ではなく、少なくとも1つの入力情報が使用されればよい。例えば、予定情報から算出されるパラメータのみが入力情報として使用されるような場合には、ステップS12の結果情報の取得処理は省略されてもよい。同様に、例えば、実行情報から算出されるパラメータ(行動の実行時間など)が入力情報として使用される場合には、ステップS11の予定情報の取得処理は省略されてもよい。つまり、取得部44は、予定情報、及び、結果情報の少なくとも一方の情報を取得すればよい。
Note that it is not essential that all of the input information shown in FIG. 7 be used, and it is sufficient that at least one piece of input information be used. For example, if only parameters calculated from the schedule information are used as input information, the process of acquiring result information in step S12 may be omitted. Similarly, for example, if parameters calculated from the execution information (such as the execution time of an action) are used as input information, the process of acquiring schedule information in step S11 may be omitted. In other words, the
ここで、生成部46は、第一興味度情報を記憶部43に記憶する。生成部46は、過去に、幼児A以外の他の幼児である幼児Bを対象として生成した第二興味度情報も記憶部43に記憶している。つまり、記憶部43には、各々が幼児Bを対象として生成された複数の第二興味度情報が蓄積されている。
Here, the generation unit 46 stores the first interest level information in the
推定部47は、生成された第一興味度情報と、複数の第二興味度情報との比較を行うことにより、1か月分の予定情報及び結果情報に含まれる複数の行動以外に幼児Aが興味を有する第一行動を推定する(S14)。
The
推定部47は、具体的には、上記比較を行うことにより、複数の第二興味度情報の中から第一興味度情報に類似する第二興味度情報を特定する(S14a)。言い換えれば、推定部47は、幼児Aと興味のパターンが類似している幼児Bを特定する。推定部47は、例えば、第一興味度情報において上位10位に属する10種類の行動と、第二興味度情報において上位10位に属する10種類の行動とを比較し、共通する行動の数(最大で10)が多い第二興味度情報ほど類似していると判定する。上記図6の例では、共通する行動の数は5つである。
Specifically, the
例えば、推定部47は、共通する行動の数が所定数(例えば、5つ)以上である第二興味度情報を、類似する第二興味度情報であるとして特定する。つまり、推定部47は、第一興味度情報に順位づけが類似する第二興味度情報を特定する。推定部47は、最も類似する(共通する行動の数が最も多い)第二興味度情報を、類似する第二興味度情報として特定してもよい。特定された第二興味度情報が複数ある場合には、ランダムに1つが選択されてもよいし、順位の違いを考慮した類似度を評価すること等によりさらなる絞り込みが行われてもよい。
For example, the
そして、推定部47は、特定された第二興味度情報に含まれている行動のうち、第一興味度情報に含まれていない行動を、幼児Aが興味を有している第一行動であると推定する。例えば、図6に示される幼児Bの第二興味度情報が最も類似すると判定された場合には、第一興味度情報に含まれておらず、第二興味度情報に含まれている「人形遊び」が第一行動として選択される。
The
なお、要件を満たす行動が複数ある場合、この複数の行動の全てが第一行動として選択されてもよいし、ランダムに1つが選択されてもよいし、順位が最も高い行動が選択されてもよい。また、要件を満たす行動が複数ある場合、推定部47は、これらの行動のうち第一行動として選択されなかった行動を、後述の第二行動の候補として記憶部43に記憶しておいてもよい。
When there are multiple actions that satisfy the requirements, all of the multiple actions may be selected as the first action, one may be selected randomly, or the action with the highest ranking may be selected. Furthermore, when there are multiple actions that satisfy the requirements, the
次に、送信部45は、推定された第一行動を示す第一行動情報を情報端末30へ送信する(S15)。情報端末30の制御部33は、第一通信部35によって第一行動情報が受信されると、受信された第一行動情報に基づいて、第一行動を示す画像を表示部32に表示させる。図8は、第一行動を示す画像の一例を示す図である。図8の画像は、言い換えれば、これまで保護者P等が玩具20のブロック21に紐づけていなかった第一行動を、ブロック21に対応付ける(登録操作を行う)ことをレコメンドする画像である。
Next, the
さらに、推定部47は、送信部45によって第一行動情報が送信されてから一定期間の間に、第一行動が予定された予定情報が取得部44によって取得されたか否かを判定する(S16)。一定期間は、例えば、1か月などであるが、特に限定されない。一定期間の間に第一行動が予定された予定情報が取得されたと判定される場合(S16でYes)とは、言い換えれば、保護者P等がステップ図8の画像を見て、第一行動を6種類のブロック21のいずれかに紐づける登録操作を行ったことを意味する。この場合は、動作終了となる。
Furthermore, the
一方で、一定期間の間に第一行動が予定された予定情報が取得されなかったと判定される場合(S16でNo)とは、言い換えれば、保護者P等が、第一行動を6種類のブロック21のいずれかに紐づける登録操作を行っていないことを意味する。このような場合、送信部45は、他の行動を保護者P等にレコメンドするために、第一行動と異なる第二行動を示す第二行動情報を情報端末30へ送信する(S17)。
On the other hand, if it is determined that no schedule information in which a first action is scheduled has been acquired within a certain period of time (No in S16), this means, in other words, that the guardian P, etc. has not performed a registration operation to link the first action to any of the six types of
第二行動は、ステップS11~ステップS14の処理を再度行うことにより推定されてもよいし、上述のように第一行動を推定する際に第二行動の候補が記憶部43に記憶されている場合には、第二行動の候補の中から選択されてもよい。
The second behavior may be estimated by performing the processes of steps S11 to S14 again, or may be selected from the second behavior candidates if the second behavior candidates are stored in the
以上説明したように、行動推定システム10は、幼児Aが興味を有している行動を推定し、保護者P等に提示することができる。上述のように、行動推定システム10においては、6種類のブロックと行動との紐づけは保護者P等によって行われる。つまり、保護者P等が幼児Aの行動を選定することになる。
As described above, the
ここで、幼児Aの自己肯定感を向上し、かつ、幼児Aの主体性を伸ばすためには、幼児Aが興味を有している行動をとることが重要であるという研究結果が知られている。幼児Aが興味を有する行動をとるために、保護者P等が幼児Aの様々な行動を想定して上記の紐づけを行うことができればよいが、保護者P等は、「我が子は〇〇に興味があるはず」という思い込みにより、無意識に行動を限定してしまいがちである。行動推定システム10は、このように無意識に行動を限定してしまいがちな保護者P等が、幼児Aが興味を有する行動を発見することを支援することができる。
Here, research results show that in order to improve Infant A's self-esteem and to foster Infant A's autonomy, it is important for Infant A to engage in behavior that interests him/her. In order for Infant A to engage in behavior that interests him/her, it would be good if guardians P, etc. could imagine various behaviors of Infant A and make the above-mentioned connections; however, guardians P, etc. tend to unconsciously limit behavior due to the assumption that "my child must be interested in XX." The
[動作例2]
行動推定システム10は、第一興味度情報を保護者P等に提供することもできる。以下、このような行動推定システム10の動作例2について説明する。図9は、行動推定システム10の動作例2のフローチャートである。なお、動作例2は、実行情報を用いない動作例であるが、動作例1と同様に実行情報がさらに用いられてもよい。
[Operation example 2]
The
まず、サーバ装置40の取得部44は、幼児Aによって立案された所定期間における幼児Aの行動の予定を示す予定情報を情報端末30から取得する(S21)。図5に示されるように、予定情報は、上述の20種類程度の行動の少なくとも一部と、その予定時刻(時間帯)とが対応付けられた情報である。
First, the
次に、生成部46は、取得された予定情報に基づいて、複数の行動のそれぞれに対する幼児Aの興味の度合いを示す第一興味度情報を生成する(S22)。上記図6に示されるように、第一興味度情報は、例えば、複数の行動に対する幼児Aの興味の度合いを順位付けした情報である。生成部46は、例えば、予定時間、予定回数、予定時間の経時変化などを入力情報とする機械学習モデルを用いて第一興味度情報を生成する。 Next, the generation unit 46 generates first interest level information indicating the degree of interest of the child A in each of the multiple behaviors based on the acquired schedule information (S22). As shown in FIG. 6 above, the first interest level information is, for example, information that ranks the degree of interest of the child A in the multiple behaviors. The generation unit 46 generates the first interest level information using a machine learning model that uses, as input information, the scheduled time, the scheduled number of times, changes in the scheduled time over time, etc.
次に、送信部45は、生成された第一興味度情報を情報端末30へ送信する(S23)。情報端末30の第一通信部35は、第一興味度情報を受信し、制御部33は、第一通信部35によって第一興味度情報が受信されると、受信された第一興味度情報に基づいて、第一興味度情報を示す画像を表示部32に表示させる。図10は、第一興味度情報を示す画像の一例を示す図である。
Next, the transmitting
以上説明したように、行動推定システム10は、幼児Aの各行動に対する興味の度合いを推定し、推定結果を保護者P等に提示することができる。つまり、行動推定システム10は、保護者P等が幼児Aが興味を有する行動を発見することを支援することができる。
As described above, the
[変形例]
上記実施の形態では、玩具20がユーザインタフェースとして使用された。しかしながら、情報端末30の操作受付部31への操作によって幼児Aの行動の予定と、幼児Aの行動の結果が直接入力されてもよい。つまり、行動推定システム10は、玩具20を備えていなくてもよい。
[Modification]
In the above embodiment, the
また、上記実施の形態では、第一興味度情報を生成するために機械学習モデルが使用されたが、機械学習モデルが使用されることは必須ではない。例えば、第一興味度情報を生成する最もシンプルな方法としては、例えば、予定情報に含まれる複数の行動のそれぞれについて1か月の間の予定時間の合計を算出し、予定時間の合計が多い順に順位付けを行う方法が考えられる。予定時間以外のパラメータ(予定回数または実行時間など)を用いた同様の方法により、第一興味度情報を生成することもできる。このように、第一興味度情報の生成には、統計的手法が用いられてもよい。 In addition, in the above embodiment, a machine learning model is used to generate the first interest level information, but it is not essential to use a machine learning model. For example, the simplest method of generating the first interest level information may be to calculate the total planned time for one month for each of the multiple activities included in the schedule information, and rank the activities in descending order of the total planned time. The first interest level information can also be generated by a similar method using parameters other than the planned time (such as the planned number of times or the execution time). In this way, a statistical method may be used to generate the first interest level information.
また、上記実施の形態では、行動推定システム10は、幼児を対象としたが、高齢者など幼児以外の年齢層の人を対象としてもよい。行動推定システム10は、様々なユーザを対象として、当該ユーザが気づいていなかった、当該ユーザが興味があると考えられる行動を提案することができる。
In addition, in the above embodiment, the
[効果等]
動作例1では、行動推定システム10は、第一ユーザによって立案された所定期間における第一ユーザの行動の予定を示す予定情報、及び、所定期間における第一ユーザの実際の行動を示す結果情報の少なくとも一方の情報を取得する取得部44と、取得された少なくとも一方の情報に基づいて、複数の行動のそれぞれに対する第一ユーザの興味の度合いを示す第一興味度情報を生成する生成部46と、生成された第一興味度情報と、各々が他のユーザを対象として生成された複数の第二興味度情報との比較を行うことにより、複数の行動以外に第一ユーザが興味を有する第一行動を推定する推定部47とを備える。上記実施の形態では、第一ユーザは、幼児Aである。
[Effects, etc.]
In the first operation example, the
このような行動推定システム10は、第一ユーザが幼児Aである場合に、幼児Aが興味を有する行動を推定することができる。
When the first user is infant A, such a
また、例えば、推定部47は、上記比較を行うことにより、複数の第二興味度情報の中から第一興味度情報に類似する第二興味度情報を特定し、特定した第二興味度情報に含まれる行動を、第一行動として推定する。
Furthermore, for example, the
このような行動推定システム10は、第一興味度情報に類似する第二興味度情報に基づいて、第一ユーザが興味を有する第一行動を推定することができる。
Such a
また、例えば、第一興味度情報は、複数の行動に対する第一ユーザの興味の度合いを順位付けした情報である。推定部47は、比較を行うことにより、複数の第二興味度情報の中から第一興味度情報に順位づけが類似する第二興味度情報を特定し、特定した第二興味度情報に含まれる行動を、第一行動として推定する。
For example, the first interest level information is information that ranks the first user's degree of interest in multiple behaviors. The
このような行動推定システム10は、第一興味度情報に順位づけが類似する第二興味度情報に基づいて、第一ユーザが興味を有する第一行動を推定することができる。
Such a
また、例えば、取得部44は、予定情報及び結果情報の両方を取得する。生成部46は、取得された予定情報及び結果情報に基づいて定まる、行動の予定時間、行動の予定回数、行動の予定時間の経時変化、行動の実行時間、行動の実行回数、行動の実行時間の経時変化、行動の実行時間/行動の予定時間、及び、行動の実行回数/行動の予定回数の1つ以上を用いて、第一興味度情報を生成する。
Also, for example, the
このような行動推定システム10は、これらのパラメータの1つ以上を用いて、第一興味度情報を生成することができる。
Such a
また、例えば、取得部44は、少なくとも一方の情報を情報端末30から取得する。行動推定システム10は、さらに、推定された第一行動を示す第一行動情報を情報端末へ送信する送信部45を備える。
Also, for example, the
このような行動推定システム10は、これらのパラメータの1つ以上を用いて、第一興味度情報を生成することができる。
Such a
また、例えば、送信部45は、第一行動情報が送信されてから一定期間の間に、第一行動が予定された予定情報が取得部44によって取得されなかった場合に、複数の行動以外に第一ユーザが興味を有すると推定される、第一行動と異なる第二行動を示す第二行動情報を情報端末30へ送信する。
Also, for example, when the
このような行動推定システム10は、情報端末30の所有者(保護者P等)が、第一ユーザ(幼児A)が興味を有する行動を発見することを支援することができる。
Such a
また、例えば、行動推定システム10は、さらに、情報端末30を備え、情報端末30は、第一行動情報を受信する第一通信部35と、受信された第一行動情報に基づいて、第一行動を示す画像を表示する表示部32とを備える。
For example, the
このような行動推定システム10は、第一行動を示す画像を表示部32に表示することにより、情報端末30の所有者(保護者P等)が、第一ユーザ(幼児A)が興味を有する行動を発見することを支援することができる。
Such a
また、例えば、第一ユーザは、幼児Aであり、行動推定システム10は、さらに、複数のブロック21及び複数のブロック21を収容するケース22を有する玩具であって、第一ユーザがケース22内の複数のブロック21の配置を入れ替えることが可能な玩具20を備える。情報端末30は、さらに、ケース22内の複数のブロック21の配置を示す配置情報を玩具20から受信する第二通信部36と、受信された配置情報によって定まる複数のブロック21の配置を、第一ユーザによって立案された所定期間における第一ユーザの行動の予定とみなして予定情報を生成する制御部33とを備える。
For example, the first user is infant A, and the
このような行動推定システム10は、幼児Aがケース22内にブロック21を配置することによって定まる予定情報に基づいて、幼児Aが興味を有する行動を推定することができる。
Such a
また、動作例2では、行動推定システム10は、ユーザによって立案された所定期間におけるユーザの行動の予定を示す予定情報を取得する取得部44と、取得された予定情報に基づいて、複数の行動のそれぞれに対するユーザの興味の度合いを示す第一興味度情報を生成する生成部46とを備える。上記実施の形態では、第一ユーザは、幼児Aである。
In addition, in the second operational example, the
このような行動推定システム10は、第一ユーザが幼児Aである場合に、幼児Aが興味を有する行動を推定することができる。
When the first user is infant A, such a
また、例えば、取得部44は、少なくとも一方の情報を情報端末30から取得する。行動推定システム10は、さらに、第一興味度情報を情報端末30に送信する送信部45を備える。
Also, for example, the
このような行動推定システム10は、情報端末30の所有者(保護者P等)が、第一ユーザ(幼児A)が興味を有する行動を発見することを支援することができる。
Such a
また、汎用のコンピュータを情報端末30として動作させるためのプログラムは、図11のような処理を行う。図11は、このようなプログラムの処理手順を示すフローチャートである。このプログラムは、複数のブロック21及び複数のブロック21を収容するケース22を有する玩具20であって、ユーザがケース22内の複数のブロック21の配置を入れ替えることが可能な玩具20から、ケース22内の複数のブロック21の配置を示す配置情報を受信する第一受信ステップ(S31)と、受信された配置情報に基づいて、所定期間におけるユーザの行動の予定を示す予定情報を生成する生成ステップ(S32)と、生成された予定情報をサーバ装置40に送信する送信ステップ(S33)とを含む情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。上記実施の形態では、ユーザは、幼児Aである。
A program for operating a general-purpose computer as an
このようなプログラムは、コンピュータに、幼児Aがケース22内にブロック21を配置することによって定まる予定情報をサーバ装置40へ送信させることができる。つまり、このようなプログラムは、サーバ装置40による幼児Aが興味を有する行動の推定を支援することができる。
Such a program can cause the computer to transmit to the
また、例えば、情報処理方法は、送信ステップ(S33)の後にサーバ装置40によって推定されたユーザが興味を有する行動を示す行動情報をサーバ装置40から受信する第二受信ステップ(S34)と、受信された行動情報に基づいて、上記行動を示す画像を表示する表示ステップ(S35)とを含む。
Also, for example, the information processing method includes a second receiving step (S34) of receiving from the
このようなプログラムは、上記行動を示す画像を表示することにより、コンピュータの所有者(保護者P等)が、ユーザ(幼児A)が興味を有する行動を発見することを支援することができる。 By displaying images showing the above-mentioned behaviors, such a program can help the computer owner (e.g., parent P) discover behaviors that interest the user (child A).
(その他の実施の形態)
以上、実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
(Other embodiments)
Although the embodiment has been described above, the present invention is not limited to the above embodiment.
例えば、上記実施の形態では、行動推定システムは、複数の装置によって実現されたが、単一の装置として実現されてもよい。例えば、行動推定システムは、サーバ装置に相当する単一の装置として実現されてもよい。行動推定システムが複数の装置によって実現される場合、行動推定システムが備える構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。 For example, in the above embodiment, the behavior estimation system is realized by multiple devices, but it may be realized as a single device. For example, the behavior estimation system may be realized as a single device equivalent to a server device. When the behavior estimation system is realized by multiple devices, the components of the behavior estimation system may be allocated in any manner to the multiple devices.
例えば、上記実施の形態における装置間の通信方法については特に限定されるものではない。また、装置間の通信においては、図示されない中継装置が介在してもよい。 For example, the method of communication between the devices in the above embodiment is not particularly limited. In addition, a relay device (not shown) may be used in the communication between the devices.
また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。また、上記実施の形態の動作例1、動作例2、及び、変形例は任意に組み合わされてよい。 In addition, in the above embodiment, the processing performed by a specific processing unit may be executed by another processing unit. The order of multiple processes may be changed, or multiple processes may be executed in parallel. Furthermore, operation example 1, operation example 2, and the modified example of the above embodiment may be combined in any manner.
また、上記実施の形態において、各構成要素は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、CPUまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。 In the above embodiment, each component may be realized by executing a software program suitable for each component. Each component may be realized by a program execution unit such as a CPU or processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as a hard disk or semiconductor memory.
また、各構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。例えば、各構成要素は、回路(または集積回路)でもよい。これらの回路は、全体として1つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。 In addition, each component may be realized by hardware. For example, each component may be a circuit (or an integrated circuit). These circuits may form a single circuit as a whole, or each may be a separate circuit. In addition, each of these circuits may be a general-purpose circuit or a dedicated circuit.
また、本発明の全般的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムまた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い。また、システム、装置、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。 In addition, the general or specific aspects of the present invention may be realized as a system, an apparatus, a method, an integrated circuit, a computer program, or a recording medium such as a computer-readable CD-ROM. Also, the present invention may be realized as any combination of a system, an apparatus, a method, an integrated circuit, a computer program, and a recording medium.
例えば、本発明は、行動推定システムなどのコンピュータが実行する行動推定方法として実現されてもよいし、このような行動推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。また、本発明は、汎用のコンピュータを上記実施の形態の情報端末として動作させるためのプログラムとして実現されてもよい。本発明は、これらのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。 For example, the present invention may be realized as a behavior estimation method executed by a computer such as a behavior estimation system, or as a program for causing a computer to execute such a behavior estimation method. The present invention may also be realized as a program for causing a general-purpose computer to operate as the information terminal of the above-mentioned embodiment. The present invention may also be realized as a computer-readable non-transitory recording medium on which these programs are recorded.
その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。 In addition, the present invention also includes forms obtained by applying various modifications to each embodiment that a person skilled in the art may conceive, or forms realized by arbitrarily combining the components and functions of each embodiment within the scope of the spirit of the present invention.
10 行動推定システム
20 玩具
21 ブロック
22 ケース
30 情報端末
31 操作受付部
32 表示部
33 制御部
34 記憶部
35 第一通信部
36 第二通信部
40 サーバ装置
41 通信部
42 情報処理部
43 記憶部
44 取得部
45 送信部
46 生成部
47 推定部
A、B 幼児
P 保護者
REFERENCE SIGNS
Claims (10)
取得された前記少なくとも一方の情報に基づいて、複数の行動のそれぞれが予定または実行された時間または回数に関するパラメータを算出し、算出したパラメータを機械学習モデルに入力するか、または、算出したパラメータを統計処理することにより、前記複数の行動のそれぞれに対する前記第一ユーザの興味の度合いを示す第一興味度情報を生成する生成部と、
生成された前記第一興味度情報と、各々が他のユーザを対象として生成された複数の第二興味度情報との比較を行うことにより、前記複数の行動以外に前記第一ユーザが興味を有する第一行動を推定する推定部とを備える
行動推定システム。 an acquisition unit that acquires at least one of schedule information indicating a schedule of an action of the first user during a predetermined period planned by the first user and result information indicating an actual action of the first user during the predetermined period;
a generation unit that calculates parameters related to the time or number of times each of the plurality of behaviors is scheduled or performed based on the at least one of the acquired information, and generates first interest level information indicating the degree of interest of the first user in each of the plurality of behaviors by inputting the calculated parameters into a machine learning model or by statistically processing the calculated parameters;
an estimation unit that estimates a first behavior in which the first user is interested other than the plurality of behaviors by comparing the generated first interest level information with a plurality of second interest level information each generated for another user.
請求項1に記載の行動推定システム。 The behavior inference system according to claim 1 , wherein the estimation unit identifies second interest level information similar to the first interest level information from among the plurality of second interest level information by performing the comparison, and infers the behavior included in the identified second interest level information as the first behavior.
前記推定部は、前記比較を行うことにより、前記複数の第二興味度情報の中から前記第一興味度情報に順位づけが類似する第二興味度情報を特定し、特定した前記第二興味度情報に含まれる行動を、前記第一行動として推定する
請求項2に記載の行動推定システム。 the first interest level information is information that ranks the first user's degree of interest in the plurality of behaviors,
3. The behavior inference system according to claim 2, wherein the estimation unit, by performing the comparison, identifies, from the plurality of pieces of second interest level information, second interest level information having a ranking similar to that of the first interest level information, and infers, as the first behavior, a behavior included in the identified second interest level information.
前記生成部は、取得された前記予定情報及び前記結果情報に基づいて定まる、行動の予定時間、行動の予定回数、行動の予定時間の経時変化、行動の実行時間、行動の実行回数
、行動の実行時間の経時変化、行動の実行時間/行動の予定時間、及び、行動の実行回数/行動の予定回数の1つ以上を用いて、前記第一興味度情報を生成する
請求項1~3のいずれか1項に記載の行動推定システム。 The acquisition unit acquires both the schedule information and the result information,
4. The behavior inference system according to claim 1, wherein the generation unit generates the first interest level information using one or more of a planned time of the behavior, a planned number of times of the behavior, a change over time of the planned time of the behavior, an execution time of the behavior, a number of times of the behavior, a change over time of the execution time of the behavior, an execution time of the behavior/planned time of the behavior, and a number of times of the behavior/planned number of times of the behavior, which are determined based on the acquired schedule information and result information.
前記行動推定システムは、さらに、推定された前記第一行動を示す第一行動情報を前記情報端末へ送信する送信部を備える
請求項1~4のいずれか1項に記載の行動推定システム。 The acquisition unit acquires the at least one piece of information from an information terminal,
The behavior inference system according to claim 1 , further comprising a transmission unit configured to transmit first behavior information indicating the estimated first behavior to the information terminal.
請求項5に記載の行動推定システム。 6. The behavior estimation system according to claim 5, wherein the transmitting unit transmits to the information terminal second behavior information indicating a second behavior different from the first behavior, which is estimated to be of interest to the first user other than the plurality of behaviors, when the acquiring unit does not acquire schedule information in which the first behavior is scheduled within a certain period after the first behavior information is transmitted.
前記情報端末は、
前記第一行動情報を受信する第一通信部と、
受信された前記第一行動情報に基づいて、前記第一行動を示す画像を表示する表示部とを備える
請求項5または6に記載の行動推定システム。 The behavior estimation system further includes the information terminal,
The information terminal includes:
A first communication unit that receives the first action information;
The behavior inference system according to claim 5 , further comprising: a display unit configured to display an image indicating the first behavior based on the received first behavior information.
前記行動推定システムは、さらに、複数のブロック及び前記複数のブロックを収容するケースを有する玩具であって、前記第一ユーザが前記ケース内の複数のブロックの配置を入れ替えることが可能な玩具を備え、
前記情報端末は、さらに、
前記ケース内の前記複数のブロックの配置を示す配置情報を前記玩具から受信する第二通信部と、
受信された前記配置情報によって定まる前記複数のブロックの配置を、前記第一ユーザによって立案された前記所定期間における前記第一ユーザの行動の予定とみなして前記予定情報を生成する制御部とを備える
請求項7に記載の行動推定システム。 the first user is a child,
the behavior estimation system further includes a toy having a plurality of blocks and a case for accommodating the plurality of blocks, the toy allowing the first user to rearrange the arrangement of the plurality of blocks in the case;
The information terminal further includes:
a second communication unit that receives, from the toy, arrangement information indicating an arrangement of the plurality of blocks in the case;
and a control unit that generates the schedule information by regarding the arrangement of the plurality of blocks determined by the received arrangement information as a schedule of the first user's behavior during the specified period planned by the first user.
取得された前記予定情報に基づいて、複数の行動のそれぞれが予定された時間または回数に関するパラメータを算出し、算出したパラメータを機械学習モデルに入力するか、または、算出したパラメータを統計処理することにより、前記複数の行動のそれぞれに対する前記ユーザの興味の度合いを示す興味度情報を生成する生成部とを備える
行動推定システム。 An acquisition unit that acquires schedule information indicating a schedule of an action of a user for a predetermined period of time planned by the user;
a generation unit that calculates parameters related to the scheduled time or number of times for each of a plurality of behaviors based on the acquired schedule information, and generates interest level information indicating the user's degree of interest in each of the plurality of behaviors by inputting the calculated parameters into a machine learning model or by performing statistical processing on the calculated parameters.
前記行動推定システムは、さらに、前記興味度情報を前記情報端末に送信する送信部を備える
請求項9に記載の行動推定システム。 The acquisition unit acquires the schedule information from an information terminal,
The behavior inference system according to claim 9 , further comprising a transmission unit that transmits the interest level information to the information terminal.
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