JP7481060B1 - 行動取得装置、行動取得方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】従来技術においては、時刻に対応付く位置情報等を用いて、ユーザの行動が推定できなかった。【解決手段】時刻を取得する時刻取得部３３１と、時刻に対応付く位置情報を取得する位置取得部３３２と、時刻に対応付く位置情報を含む２以上の行動元情報を用いて、２以上の各行動元情報が有する時刻が特定する時間帯におけるユーザの行動を特定する行動情報を取得する行動推定部３３５と、時間帯における行動情報を出力する行動出力部３４１とを具備する行動取得装置３により、時刻に対応付く位置情報等を用いて、ユーザの行動を推定できる。【選択図】図１８

Description

本発明は、ユーザの位置情報等を用いて、当該ユーザの行動情報と時間帯とを取得し、出力する行動取得装置等に関するものである。

従来、エネルギー消費量データを用いて、居住者の睡眠等の行動を判定する行動判定システムがあった（特許文献１参照）。

特許第６４７０４９７号公報

しかしながら、従来技術においては、ユーザの行動が適切に推定できなかった。

本第一の発明の行動取得装置は、時刻を取得する時刻取得部と、時刻に対応付く位置情報を取得する位置取得部と、時刻に対応付く位置情報を含む２以上の行動元情報を用いて、２以上の各行動元情報が有する時刻が特定する時間帯におけるユーザの行動を特定する行動情報を取得する行動推定部と、時間帯における行動情報を出力する行動出力部とを具備する行動取得装置である。

かかる構成により、時刻に対応付く位置情報を用いて、ユーザの行動を推定できる。

また、本第二の発明の行動取得装置は、第一の発明に対して、時刻に対応付くユーザの活動データを取得する活動取得部または、時刻に対応付くユーザの１または２種類以上のバイタルデータを取得するバイタル取得部をさらに具備し、行動推定部は、時刻に対応付く位置情報と、活動データまたは１種類以上のバイタルデータとを含む２以上の行動元情報を用いて、時間帯における行動情報を取得する行動取得装置である。

かかる構成により、位置情報とユーザの身体データとを用いて、ユーザの行動を推定できる。なお、身体データは、例えば、活動データまたはバイタルデータである。

また、本第三の発明の行動取得装置は、第一の発明に対して、時刻に対応付くユーザの活動データを取得する活動取得部と、時刻に対応付くユーザの１または２種類以上のバイタルデータを取得するバイタル取得部とをさらに具備し、行動推定部は、時刻に対応付く位置情報と活動データと１種類以上のバイタルデータとを含む２以上の行動元情報を用いて、時間帯における行動情報を取得する行動取得装置である。

かかる構成により、位置情報とユーザ身体データとを用いて、ユーザの行動を推定できる。

また、本第四の発明の行動取得装置は、第一から第三いずれか１つの発明に対して、行動元情報を用いて、時間帯におけるユーザの感情に関する感情情報を取得する感情推定部と、行動推定部は、感情情報をも用いて、時間帯における行動情報を取得する行動取得装置である。

かかる構成により、感情情報をも用いて、ユーザの行動をより精度高く推定できる。

また、本第五の発明の行動取得装置は、第一から第三いずれか１つの発明に対して、行動推定部は、直前の行動情報を含む１以上の過去の行動情報をも用いて、時間帯における行動情報を取得する行動取得装置である。

かかる構成により、過去の行動情報をも用いて、ユーザの行動をより精度高く推定できる。

また、本第六の発明の行動取得装置は、第一の発明に対して、行動情報または行動元情報を用いて、時間帯におけるユーザの感情に関する感情情報を取得する感情推定部と、感情情報を出力する感情出力部とをさらに具備する行動取得装置である。

かかる構成により、ユーザの行動時の感情を推定できる。

また、本第七の発明の行動取得装置は、第六の発明に対して、感情推定部は、１または２以上の行動元情報または行動情報と、感情情報とを有する２以上の教師データに基づく学習情報が格納されている学習管理部の学習情報と、行動推定部が取得した行動情報または行動情報を取得する元になった行動元情報を用いて、時間帯における感情情報を取得する行動取得装置である。

かかる構成により、ユーザの行動時の感情をより精度高く推定できる。

また、本第八の発明の行動取得装置は、第一から第七いずれか１つの発明に対して、行動推定部は、１または２以上の行動元情報と行動情報とを有する２以上の教師データに基づく学習情報が格納されている学習管理部の学習情報と、時刻に対応付く位置情報と活動データとを含む２以上の行動元情報とを用いて、時間帯における行動情報を取得する行動取得装置である。

かかる構成により、過去の記録を用いて、ユーザの行動をより精度高く推定できる。

また、本第九の発明の行動取得装置は、第七の発明に対して、２以上の教師データのうちの少なくとも一つの教師データが有する行動情報は、ユーザが入力した行動情報である行動取得装置である。

かかる構成により、過去の記録を用いて、ユーザの行動をより精度高く推定できる。

また、本第十の発明の行動取得装置は、第九の発明に対して、２以上の教師データのうちの少なくとも２以上の各教師データが有する行動情報は、２以上の各ユーザに対する行動情報である行動取得装置である。

かかる構成により、２以上のユーザの過去の記録を用いて、ユーザの行動をより精度高く推定できる。

また、本第十一の発明の行動取得装置は、第一の発明に対して、位置情報に対応する場所情報を有するマップが格納されているマップ管理部を参照し、位置取得部が取得した位置情報に対応する場所情報を取得する場所取得部をさらに具備し、行動出力部は、行動推定部が行動情報を取得できない場合に、場所取得部が取得した場所情報を出力する行動取得装置である。

かかる構成により、ユーザの行動が推定できなかった場合に、ユーザが居た場所を出力できる。

また、本第十二の発明の行動取得装置は、第一の発明に対して、３以上の各通信装置から通信装置を識別する装置識別子を含む電波を受信する受信部と、３以上の各通信装置ごとに、時系列の電波強度を取得する強度取得部と、強度取得部が取得した時系列の電波強度を用いて、３以上の各通信装置が固定されている固定端末であるか、移動している移動端末であるかを判断する種類判断部とを具備し、位置取得部は、種類判断部が固定端末であると判断した３以上の通信装置の電波強度を用いて、屋内における位置情報を取得する行動取得装置である。

かかる構成により、屋内の位置情報とユーザの活動データとを用いて、ユーザの行動を推定できる。

また、本第十三の発明の行動取得装置は、第一の発明に対して、行動推定部が取得した行動情報を時間帯に対応付けて、２以上の各時間帯に対応付く行動情報が格納される行動管理部に蓄積する蓄積部をさらに具備し、行動情報は、確定した行動情報であるか否かが判別可能であり、行動出力部は、確定した行動情報と未確定の行動情報とを視覚的に区別可能に、２以上の行動情報を出力する行動取得装置である。

かかる構成により、推定した行動情報と確定した行動情報とを容易に確認できる。

本発明による行動取得装置によれば、位置情報とユーザの活動データとを用いて、ユーザの行動を推定できる。

実施の形態１における地点情報生産装置１を含む情報システムＡの概念図 同地点情報生産装置１のブロック図 同地点情報生産装置１の動作例について説明するフローチャート 同時系列強度取得処理の例について説明するフローチャート 同固定情報取得処理の例について説明するフローチャート 同種類判断処理の例について説明するフローチャート 同時系列電波強度管理表を示す図 同地点情報管理表を示す図 実施の形態２における情報システムＣの概念図 同端末装置２のブロック図 同端末装置２の第一の動作例について説明するフローチャート 同移動判断処理の例について説明するフローチャート 同位置推定処理の例について説明するフローチャート 同端末装置２の第二の動作例について説明するフローチャート 同種類判断処理の第二の例について説明するフローチャート 実施の形態３における情報システムＤの概念図 同情報システムＤのブロック図 同行動取得装置３のブロック図 同行動取得装置３の動作例について説明するフローチャート 同行動元取得処理の例について説明するフローチャート 同位置推定処理の例について説明するフローチャート 同第一の行動推定処理の例について説明するフローチャート 同第二の行動推定処理の例について説明するフローチャート 同第三の行動推定処理の例について説明するフローチャート 同第一の感情推定処理の例について説明するフローチャート 同第二の感情推定処理の例について説明するフローチャート 同第三の感情推定処理の例について説明するフローチャート 同出力構成処理の例について説明するフローチャート 同第一の行動学習処理の例について説明するフローチャート 同第二の行動学習処理の例について説明するフローチャート 同第一の感情学習処理の例について説明するフローチャート 同第二の感情学習処理の例について説明するフローチャート 同行動元管理表を示す図 同行動・感情管理表を示す図 同時間帯情報管理表を示す図 同出力例を示す図 実施の形態４における情報システムＥの概念図 同情報システムＥのブロック図 同行動取得装置５のブロック図 同行動取得装置５の動作例について説明するフローチャート 同端末装置６の動作例について説明するフローチャート 上記実施の形態におけるコンピュータシステムのブロック図

以下、行動取得装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。

（実施の形態１）
本実施の形態において、地点情報生産装置について説明する。地点情報生産装置とは、特定の地点の後述する地点情報を取得する装置である。

なお、本明細書において、情報Ｘが情報Ｙに対応付いていることは、情報Ｘから情報Ｙを取得できること、または情報Ｙから情報Ｘを取得できることであり、その対応付けの方法は問わない。情報Ｘと情報Ｙとがリンク付いていても良いし、同じバッファに存在していても良いし、情報Ｘが情報Ｙに含まれていても良いし、情報Ｙが情報Ｘに含まれている等でも良い。

また、本明細書において、情報Ｚを選択したり、決定したりすることは、情報Ｚを取得すること、情報Ｚへのポインタを取得すること、情報ＺのＩＤを取得すること、情報Ｚにフラグを立てること等であり、情報Ｚにアクセスできれば良い。

図１は、本実施の形態における地点情報生産装置１を含む情報システムＡの概念図である。情報システムＡは、地点情報生産装置１と３以上の通信装置Ｂとを有する。

３以上の各通信装置Ｂは、地点情報生産装置１等の他の装置に電波を送信する装置である。通信装置Ｂは、当該通信装置Ｂを識別する装置識別子を他の装置に送信する。通信装置Ｂは、例えば、Ｗｉ－ｆｉルーター、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）を用いた通信装置であるが、問わない。

図２は、本実施の形態における地点情報生産装置１のブロック図である。地点情報生産装置１は、格納部１１、受付部１２、受信部１３、および処理部１４を備える。受付部１２は、位置受付部１２１を備える。処理部１４は、強度取得部１４１、種類判断部１４２、および蓄積部１４３を備える。

受付部１２は、各種の指示や情報を受け付ける。各種の指示や情報は、例えば、後述する位置情報である。各種の指示や情報の入力手段は、タッチパネルやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。

位置受付部１２１は、特定地点の位置情報を受け付ける。位置受付部１２１は、通常、３以上の各特定地点の位置情報を受け付ける。位置受付部１２１は、例えば、ユーザの入力である位置情報を受け付ける。位置受付部１２１は、例えば、格納部１１から位置情報を読み出す。

特定地点とは、屋内の特定の地点であるが、屋外の特定の地点でも良い。位置情報は、ここでは、屋内または屋外における位置を特定する情報である。位置情報は、例えば、屋内または屋外における相対的な位置を示す三次元座標値（ｘ、ｙ、ｚ）であるが二次元座標値（ｘ，ｙ）でも良い。なお、屋内または屋外における相対的な位置を特定するための座標値の原点は問わない。屋外の特定地点は、例えば、高層ビル群の中や森の中等の、ＧＰＳ信号が届きにくい地点であることは好適であるが、問わない。位置情報は、人が場所を認識できる情報（例えば、文字列）やＩＤでも良い。かかる位置情報は、例えば、「リビング」「仕事部屋」「会議室」「図書館の東側」「デパートのおもちゃ売り場」等のラベルでも良い。

位置受付部１２１は、ユニークなＩＤを生成しても良い。かかるユニークなＩＤは、ラベルであり、位置情報であると考えても良い。

位置受付部１２１は、位置情報を受け付けなくても良い。かかる場合、位置受付部１２１は不要ある。

受信部１３は、特定地点において、３以上の各通信装置Ｂから装置識別子を含む電波を受信する。受信部１３は、通常、３以上の各通信装置Ｂから装置識別子を含む電波を、連続して受信する。

装置識別子とは、当該通信装置Ｂを識別する情報である。装置識別子は、例えば、通信装置ＢのＩＤ、通信装置Ｂの名称である。電波の受信は情報の受信である、と考えて良い。

処理部１４は、各種の処理を行う。各種の処理は、例えば、強度取得部１４１、種類判断部１４２、蓄積部１４３が行う処理である。

強度取得部１４１は、３以上の各通信装置Ｂごとに、各通信装置Ｂから受信された電波の強度を取得する。強度取得部１４１は、通信装置Ｂの装置識別子と対にして、電波強度を取得する。強度取得部１４１は、時系列の電波強度を取得する。時系列の電波強度とは、時間的に連続する２以上の電波強度である。時間的に連続することは、時間の間隔があっても良いことは言うまでもない。

種類判断部１４２は、強度取得部１４１が取得した時系列の電波強度を用いて、３以上の各通信装置Ｂが固定端末であるか、移動端末であるかを判断する。固定端末とは、設置位置が固定されている通信装置である。移動端末とは、設置位置が固定されておらず、移動している通信装置である。

種類判断部１４２は、例えば、一の装置識別子と対になる時系列の時間的に連続する２または３以上の電波強度のばらつき度を取得し、当該ばらつき度が閾値以上または閾値より大きい場合、当該一の装置識別子で識別される通信装置Ｂは、移動端末であると判断する。また、種類判断部１４２は、例えば、一の装置識別子と対になる時系列の時間的に連続する２または３以上の電波強度のばらつき度を取得し、当該ばらつき度が閾値以下または閾値未満である場合、当該一の装置識別子で識別される通信装置Ｂは、固定端末であると判断する。

なお、ばらつき度とは、時系列の電波強度のばらつき、または変化に関する程度を示す情報である。ばらつき度は、例えば、分散、標準偏差、または差に基づく数（例えば、差、３以上の時間的に連続する電波強度の中の連続する２つの電波強度の差を加算した値）である。

種類判断部１４２は、例えば、所定時間に取得された電波強度の数であり、一の装置識別子と対になる時系列の時間的に連続する電波強度の数が閾値以下または閾値より少ない場合、当該一の装置識別子で識別される通信装置Ｂは、移動端末であると判断する。

蓄積部１４３は、種類判断部１４２が固定端末であると判断した通信装置Ｂの装置識別子と電波強度を有する地点情報を構成し、蓄積する。 蓄積部１４３は、３以上の各通信装置Ｂごとに、装置識別子と電波強度とを有する地点情報を構成し、蓄積することは好適である。

蓄積部１４３は、例えば、種類判断部１４２が固定端末であると判断した通信装置Ｂの装置識別子と電波強度と特定地点の位置情報とを有する地点情報を構成し、蓄積する。 蓄積部１４３は、３以上の各通信装置Ｂごとに、装置識別子と電波強度と特定地点の位置情報とを有する地点情報を構成し、蓄積することは好適である。蓄積部１４３は、例えば、地点情報を格納部１１に蓄積するが、他の装置に蓄積しても良い。地点情報は、位置情報を有することは好適であるが、位置情報を有さなくても良い。地点情報は、装置識別子と電波強度だけで構成されていても良い。

蓄積部１４３が蓄積する電波強度は、通常、通信装置Ｂからの電波の時系列の電波強度の代表値である。代表値は、例えば、中央値、平均値、最大値、または最小値である。

格納部１１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

格納部１１に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部１１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部１１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部１１で記憶されるようになってもよい。

受付部１２、および位置受付部１２１は、タッチパネルやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。

受信部１３は、通常、無線または有線の通信手段で実現される。

処理部１４、強度取得部１４１、種類判断部１４２、および蓄積部１４３は、通常、プロセッサやメモリ等から実現され得る。処理部１４等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。なお、プロセッサは、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ等であり、その種類は問わない。

次に、地点情報生産装置１の動作例について、図３のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ３０１）位置受付部１２１は、特定地点の位置情報を受け付けたか否かを判断する。位置情報を受け付けた場合はステップＳ３０２に行き、受け付けなかった場合はステップＳ３０１に戻る。

（ステップＳ３０２）蓄積部１４３は、ステップＳ３０１で受け付けられた位置情報を取得する。

（ステップＳ３０３）処理部１４等は、時系列強度取得処理を行う。時系列強度取得処理とは、３以上の各通信装置Ｂからの電波の時系列の電波強度を取得する処理である。時系列強度取得処理の例について、図４のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ３０４）処理部１４等は、固定情報取得処理を行う。ステップＳ３０１に戻る。固定情報取得処理とは、ステップＳ３０１で受け付けられた位置情報が特定する地点における、固定端末からの電波の強度を取得する処理である。固定情報取得処理の例について、図５のフローチャートを用いて説明する。

なお、図３のフローチャートにおいて、地点情報生産装置１を保持するユーザは、３以上の各特定地点に移動し、地点情報生産装置１は、３以上の各特定地点ごとに、位置情報を受け付け、Ｓ３０１からＳ３０４の処理を繰り返し行うことは好適である。

また、図３のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

次に、ステップＳ３０３の時系列強度取得処理の例について、図４のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ４０１）受信部１３は、いずれかの通信装置Ｂから電波を受信したか否かを判断する。電波を受信した場合はステップＳ４０２に行き、受信しなかった場合はステップＳ４０１に戻る。

（ステップＳ４０２）蓄積部１４３は、ステップＳ４０１で受信した電波に対応する装置識別子を取得する。

（ステップＳ４０３）強度取得部１４１は、ステップＳ４０１で受信した電波の強度を取得する。

（ステップＳ４０４）蓄積部１４３は、ステップＳ４０２で取得した装置識別子に対応付けて、ステップＳ４０３で取得した電波強度を、図示しないバッファに追記する。

（ステップＳ４０５）蓄積部１４３は、地点情報の蓄積条件に合致するか否かを判断する。蓄積条件に合致する場合は上位処理にリターンし、合致しない場合はステップＳ４０１に戻る。なお、蓄積条件は、例えば、特定地点の位置情報を受け付けから閾値時間以上を経過したこと、３以上の各装置識別子と対になる閾値以上の数の電波強度を蓄積したこと等である。

次に、ステップＳ３０４の固定情報取得処理の例について、図５のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ５０１）種類判断部１４２は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ５０２）種類判断部１４２は、図示しないバッファに、ｉ番目の装置識別子が存在するか否かを判断する。ｉ番目の装置識別子が存在する場合はステップＳ５０３に行き、ｉ番目の装置識別子が存在しない場合は上位処理にリターンする。

（ステップＳ５０３）種類判断部１４２は、ｉ番目の装置識別子で識別される通信装置Ｂの種類を判断する。かかる種類判断処理の例について、図６のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ５０４）ステップＳ５０３における判断結果が「固定端末」であればステップＳ５０５に行き、「移動端末」であればステップＳ５０８に行く。

（ステップＳ５０５）蓄積部１４３は、ｉ番目の装置識別子と対になる２以上の電波強度を図示しないバッファから取得する。

（ステップＳ５０６）蓄積部１４３は、２以上の電波強度の代表値を取得する。

（ステップＳ５０７）蓄積部１４３は、ステップＳ３０１で受け付けられた位置情報に対応付けて、ｉ番目の装置識別子とステップＳ５０６で取得した電波強度の代表値との組を格納部１１に蓄積する。

（ステップＳ５０８）種類判断部１４２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０２に戻る。

なお、図５のフローチャートにおいて、蓄積部１４３は、ステップＳ５０６において、２以上の電波強度の代表値に代えて、新たに最新の電波の強度を取得しても良い。

次に、ステップＳ５０３の種類判断処理の例について、図６のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ６０１）種類判断部１４２は、ステップＳ５０２におけるｉ番目の装置識別子と対になる２以上の電波強度を図示しないバッファから取得する。

（ステップＳ６０２）種類判断部１４２は、ステップＳ６０１で取得した２以上の電波強度のばらつき度を取得する。

（ステップＳ６０３）種類判断部１４２は、ステップＳ６０２で取得したばらつき度が閾値以下または閾値未満であるか否かを判断する。ばらつき度が閾値以下または閾値未満である場合はステップＳ６０４に行き、閾値以上または閾値より大きい場合はステップＳ６０５に行く。

（ステップＳ６０４）種類判断部１４２は、通信装置Ｂの種類を「固定端末」とする。上位処理にリターンする。

（ステップＳ６０５）種類判断部１４２は、通信装置Ｂの種類を「移動端末」とする。上位処理にリターンする。

以下、本実施の形態における地点情報生産装置１の具体的な動作例について説明する。ここで、蓄積条件は、特定地点の位置情報が受け付けられてから、所定時間（例えば、３分）が経過したことである、とする。

ユーザＡは、例えば、 ある屋内（例えば、ユーザＡの自宅やユーザＡが良く訪れるデパート）に居る、とする。そして、ユーザＡは、地点情報生産装置１に対して、位置情報（ｘ_１，ｙ_１）を入力した、とする。

次に、地点情報生産装置１の位置受付部１２１は、特定地点の位置情報（ｘ_１，ｙ_１）を受け付ける。次に、蓄積部１４３は、は、受け付けられた位置情報（ｘ_１，ｙ_１）を図示しないバッファに取得する。

そして、受信部１３は、所定時間の間（例えば、３分）、３以上の各通信装置Ｂから、装置識別子を含む電波を受信する。そして、蓄積部１４３は、受信した電波に含まれる装置識別子を取得する。また、強度取得部１４１は、受信された電波の強度を取得する。次に、蓄積部１４３は、取得した装置識別子に対応付けて、取得された電波強度を、図示しないバッファに追記する。その結果、図示しないバッファには、図７に示す時系列電波強度管理表が構成される。図７に示す時系列電波強度管理表は、位置情報（ｘ_１，ｙ_１）が示す特定地点における表である。

時系列電波強度管理表とは、通信装置Ｂごとの時系列の電波強度を管理する表である。時系列電波強度管理表は、「ＩＤ」「装置識別子」「時系列電波強度」を有する２以上のレコードを管理する表である。「ＩＤ」はレコードを識別する情報である。「時系列電波強度」は、時間的に連続する電波強度である。「Ｒ_１１」「Ｒ_１２」「Ｒ_２１」等は、電波強度である。

図７の管理表が構成された後、位置受付部１２１による特定地点の位置情報（ｘ_１，ｙ_１）が受け付けられてから、所定時間（例えば、３分）が経過したので、蓄積部１４３は、地点情報の蓄積条件に合致する、と判断する。

次に、種類判断部１４２は、図６のフローチャートの動作に従って、図７の各レコードの時系列電波強度のばらつき度を取得し、各通信装置Ｂが固定端末であるか移動端末であるか否かを判断する。そして、種類判断部１４２は、装置識別子「装置１，装置３，装置４，装置６，・・・」で識別される通信装置Ｂを固定端末であると判断し、装置識別子「装置２，装置５，・・・」で識別される通信装置Ｂを移動端末であると判断した、とする。

次に、蓄積部１４３は、固定端末である通信装置Ｂの装置識別子と電波強度の代表値とを対にして電波強度情報を構成する。そして、蓄積部１４３は、複数の各電波強度情報を位置情報（ｘ_１，ｙ_１）に対応付けて蓄積する。かかる処理により、図８の地点情報管理表の「ＩＤ＝１」のレコードが構成される。なお、蓄積部１４３は、装置識別子と電波強度のみを蓄積しても良い。かかる場合、図８の各レコードは位置情報を有さない。また、かかる場合、、位置受付部１２１は特定地点の位置情報を受け付ける必要はない。

地点情報管理表とは、地点情報を管理する表である。地点情報管理表には、位置情報に対応付くレコードであり、「ＩＤ」「装置識別子」「電波強度情報」を有する複数のレコードが格納される。「電波強度情報」は、「装置識別子」「電波強度」を有する。

以上の処理により、位置情報（ｘ_１，ｙ_１）が示す位置の特定地点１における地点情報が蓄積された。

ユーザＡは、地点情報生産装置１を持って、位置情報（ｘ_２，ｙ_２）が示す位置の特定地点２に移動し、上記の同様のことを行う。その結果、地点情報生産装置１は、図８の地点情報管理表の「ＩＤ＝２」のレコードを構成し、蓄積する。さらに、ユーザＡは、地点情報生産装置１を持って、特定地点３を含む１以上の各特定地点に移動し、上記の同様のことを行う。その結果、地点情報生産装置１は、図８の地点情報管理表の「ＩＤ＝３」移行のレコード（図示しない）を構成し、蓄積する。

以上、本実施の形態によれば、屋内における端末装置の位置を取得するための地点情報が取得できる。つまり、本実施の形態によれば、屋内における端末装置の位置を取得するための３以上の地点情報が生産できる。

なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における地点情報生産装置１を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、特定地点の位置情報を受け付ける位置受付部と、前記特定地点において、３以上の各通信装置から当該通信装置を識別する装置識別子を含む電波を受信する受信部と、３以上の各通信装置ごとに、時系列の電波強度を取得する強度取得部と、前記強度取得部が取得した時系列の前記電波強度を用いて、前記３以上の各通信装置が固定されている通信装置である固定端末であるか、移動している通信装置である移動端末であるかを判断する種類判断部と、前記種類判断部が固定端末であると判断した３以上の各通信装置の装置識別子と電波強度と前記特定地点の前記位置情報とを有する地点情報を構成し、蓄積する蓄積部として機能させるためのプログラムである。

（実施の形態２）
本実施の形態において、３以上の各通信装置Ｂから電波を受信する端末装置であって、時系列の電波の強度を用いて、各通信装置Ｂの種類を判断し、種類が「固定端末」の通信装置Ｂのみからの電波強度を用いて、屋内における端末装置の位置を示す端末位置を取得し、出力する端末装置について説明する。

また、本実施の形態において、端末装置が移動中か停止中かを判断し、判断結果を使用して、端末位置を取得し、出力する端末装置について説明する。

図９は、本実施の形態における情報システムＣの概念図である。情報システムＣは、１または２以上の端末装置２、および３以上の通信装置Ｂを具備する。

端末装置２は、屋内における位置情報を取得可能な端末である。端末装置２は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、スマートウォッチ、いわゆるパーソナルコンピュータ等であり、その種類は問わない。

図１０は、本実施の形態における端末装置２のブロック図である。端末装置２は、格納部２１、受信部２２、処理部２３、および出力部２４を備える。格納部２１は、地点情報格納部２１１を備える。処理部２３は、強度取得部２３１、種類判断部２３２、移動判断部２３３、および位置取得部２３４を備える。位置取得部２３４は、強度取得手段２３４１、地点決定手段２３４２、および位置取得手段２３４３を備える。出力部２４は、位置出力部２４１を備える。

格納部２１には、各種の情報が格納される。各種の情報は、例えば、後述する地点情報である。

地点情報格納部２１１には、３以上の地点情報が格納される。地点情報格納部２１１の３以上の地点情報は、地点情報生産装置１が蓄積した情報であることは好適である。

地点情報格納部２１１の３以上の各地点情報は、例えば、特定地点の位置情報と装置識別子と電波強度とを有する。３以上の各位置情報に対して、３以上の電波強度情報が対応付いていることは好適である。電波強度情報は、装置識別子と電波強度を有する。３以上の電波強度情報は、電波強度ベクトルを構成していても良い。電波強度ベクトルは、電波強度情報を用いたベクトルであり、例えば、（装置識別子１の電波強度，装置識別子２の電波強度，装置識別子３の電波強度，・・・装置識別子ｎの電波強度）の構造を有する。地点情報格納部２１１には、例えば、図８の構造を有する地点情報管理表が格納されている。

なお、端末装置２は、地点情報格納部２１１を有さなくても良い。かかる場合、端末装置２は、外部の図示しない装置の地点情報格納部２１１を参照し、後述する端末位置を取得する。

受信部２２は、３以上の各通信装置Ｂから、通信装置Ｂを識別する装置識別子を含む電波を受信する。受信部２２は、通常、上述した受信部１３と同じ機能を行う。受信部２２は、通常、３以上の各通信装置Ｂから装置識別子を含む電波を受信する。受信部２２は、通常、連続して電波を受信する。

処理部２３は、各種の処理を行う。各種の処理は、例えば、強度取得部２３１、種類判断部２３２、移動判断部２３３、位置取得部２３４が行う処理である。

強度取得部２３１は、３以上の各通信装置Ｂごとに、時系列の電波強度を取得する。強度取得部２３１は、受信部２２が受信した電波に基づき、電波強度を取得する。なお、強度取得部２３１は、上述した強度取得部１４１と同じ機能を行う。

種類判断部２３２は、強度取得部２３１が取得した時系列の電波強度を用いて、３以上の各通信装置Ｂが固定端末であるか、移動端末であるかを判断する。種類判断部２３２は、上述した種類判断部１４２と同じ機能を行う。

移動判断部２３３は、端末装置２が移動中であるか停止中であるかを判断し、当該判断の結果である移動判断結果を取得する。移動判断結果は、例えば、「移動中」または「停止中」である。

移動判断部２３３は、例えば、端末装置２のセンサ情報を取得し、センサ情報を用いて、移動判断結果を取得する。センサ情報は、例えば、ジャイロによる加速度、時系列の位置情報である。

移動判断部２３３は、例えば、ジャイロによる加速度が「０」または閾値以下であれば、移動判断結果「停止中」を取得する。移動判断部２３３は、例えば、ジャイロによる加速度が閾値以上または閾値より大きい場合、移動判断結果「移動中」を取得する。

移動判断部２３３は、例えば、強度取得部２３１が取得した３以上の各通信装置Ｂの時系列の電波強度を用いて、１または２以上の通信装置Ｂの時系列の電波強度に変化が無い場合に停止中であると判断し、移動判断結果「停止中」を取得する。

位置取得部２３４は、種類判断部２３２が固定端末であると判断した３以上の通信装置Ｂの電波強度を取得し、固定端末の電波強度を用いて、屋内における端末装置２の位置情報である端末位置を取得する。

位置取得部２３４は、例えば、種類判断部２３２が固定端末であると判断した３以上の通信装置Ｂの電波強度を取得し、当該３以上の電波強度を用いて、地点情報格納部２１１の３以上の地点情報を参照し、フィンガープリント法により、端末位置を取得する。

位置取得部２３４は、移動判断結果を用いて、位置情報を取得することは好適である。例えば、位置取得部２３４は、移動判断結果が「停止中」である場合のみ、端末位置を取得することは好適である。

位置取得部２３４は、受信部２２が受信した電波に対応する装置識別子が、地点情報格納部２１１の地点情報の中に含まれている場合のみ、当該装置識別子を含む地点情報を用いて、端末位置を取得しても良い。地点情報格納部２１１の地点情報は、固定端末の地点情報であるからである。

強度取得手段２３４１は、種類判断部２３２が固定端末であると判断した３以上の通信装置の電波強度を装置識別子に対応付けて取得する。

地点決定手段２３４２は、強度取得手段２３４１が取得した３以上の各装置識別子に対応付く電波強度と類似条件を満たす１または２以上の地点情報を、地点情報格納部２１１の地点情報から決定する。

地点決定手段２３４２は、例えば、地点情報が有する３以上の各装置識別子と対になる電波強度を要素とするベクトルである第一電波強度ベクトルを取得する。また、地点決定手段２３４２は、例えば、強度取得手段２３４１が取得した３以上の各装置識別子に対応付く電波強度を要素とするベクトルである第二電波強度ベクトルを取得する。地点決定手段２３４２は、例えば、２つの電波強度ベクトルの類似度を取得し、当該類似度が閾値以上または閾値より大きい場合に、当該第一電波強度ベクトルに対応する地点情報を取得する。

位置取得手段２３４３は、地点決定手段２３４２が決定した１以上の各地点情報が有する位置情報を取得し、１以上の位置情報を用いて、端末位置を取得する。

出力部２４は、各種の情報を出力する。各種の情報は、例えば、ここでは端末位置、屋内のマップである。

ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。

位置出力部２４１は、位置取得部２３４が取得した端末位置を出力する。位置出力部２４１は、例えば、屋内のマップ上に、端末位置が特定する位置を明示する図柄を表示する。

格納部２１、および地点情報格納部２１１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

格納部２１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部２１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部２１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部２１等で記憶されるようになってもよい。

受信部２２は、通常、無線または有線の通信手段で実現される。

処理部２３、強度取得部２３１、種類判断部２３２、移動判断部２３３、位置取得部２３４、強度取得手段２３４１、地点決定手段２３４２、および位置取得手段２３４３は、通常、プロセッサやメモリ等から実現され得る。処理部２３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。なお、プロセッサは、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ等であり、その種類は問わない。

出力部２４、および位置出力部２４１は、例えば、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。

次に、端末装置２の第一の動作例について、図１１のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１１０１）移動判断部２３３は、端末装置２が移動中であるか、停止中であるかを判断する。かかる移動判断処理の例について、図１２のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１１０２）ステップＳ１１０１における判断結果が「停止中」であればステップＳ１１０３に行き、「移動中」であればステップＳ１１０１に戻る。

（ステップＳ１１０３）強度取得手段２３４１は、時系列強度取得処理を行う。時系列強度取得処理の例について、図４のフローチャートを用いて説明した。

（ステップＳ１１０４）種類判断部２３２、地点決定手段２３４２等は、固定情報取得処理を行う。固定情報取得処理の例について、図５のフローチャートを用いて説明した。

（ステップＳ１１０５）位置取得手段２３４３は、端末位置を取得する位置推定処理を行う。位置推定処理の例について、図１３のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１１０６）位置出力部２４１は、ステップＳ１１０５で取得された端末位置を出力する。ステップＳ１１０１に戻る。

なお、図１１のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

次に、ステップＳ１１０１の移動判断処理の例について、図１２のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１２０１）移動判断部２３３は、端末装置２のセンサ値（例えば、加速度）を取得し、図示しないバッファに一時蓄積する。

（ステップＳ１２０２）移動判断部２３３は、図示しないバッファのセンサ値を用いて、移動判断を行うか否かを判断する。移動判断を行う場合はステップＳ１２０３に行き、移動判断を行わない場合はステップＳ１２０１に戻る。なお、移動判断部２３３は、常に移動判断を行っても良いし、例えば、所定数以上のセンサ値をバッファに蓄積した後、またはセンサ値の取得から所定時間経過後に移動判断を行っても良い。

（ステップＳ１２０３）移動判断部２３３は、図示しないバッファの１または２以上のセンサ値を用いて、端末装置２が移動中であるか、停止中であるかを判断する。停止中であればステップＳ１２０４に行き、移動中であればステップＳ１２０５に行く。

（ステップＳ１２０４）移動判断部２３３は、移動判断結果を「停止中」とする。ステップＳ１２０６に行く。

（ステップＳ１２０５）移動判断部２３３は、移動判断結果を「移動中」とする。

（ステップＳ１２０６）移動判断部２３３は、図示しないバッファをクリアする。上位処理にリターンする。

次に、ステップＳ１１０５の位置推定処理の例について、図１３のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１３０１）位置取得手段２３４３は、当該端末装置２の３以上の電波強度情報（装置識別子と電波強度との組）を取得する。

（ステップＳ１３０２）位置取得手段２３４３は、３以上の電波強度情報をベクトル化し、電波強度ベクトルを取得する。なお、電波強度ベクトルは、例えば、（装置識別子１の電波強度，装置識別子２の電波強度，装置識別子３の電波強度，・・・装置識別子ｎの電波強度）である。

（ステップＳ１３０３）位置取得手段２３４３は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ１３０４）位置取得手段２３４３は、地点情報格納部２１１に、ｉ番目の地点情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の地点情報が存在する場合はステップＳ１３０５に行き、存在しない場合はステップＳ１３０９に行く。

（ステップＳ１３０５）位置取得手段２３４３は、ｉ番目の地点情報が有するｉ番目の電波強度ベクトルを地点情報格納部２１１から取得する。

（ステップＳ１３０６）位置取得手段２３４３は、ステップＳ１３０２で取得した電波強度ベクトルとステップＳ１３０５で取得したｉ番目の電波強度ベクトルとの類似度を取得する。次に、位置取得手段２３４３は、類似度が類似条件（例えば、類似度が閾値以上）を満たすか否かを判断する。類似度が類似条件を満たす場合はステップＳ１３０７に行き、満たさない場合はステップＳ１３０８に行く。

（ステップＳ１３０７）位置取得手段２３４３は、ｉ番目の地点情報が有する位置情報と類似度とを取得し、図示しないバッファに蓄積する。

（ステップＳ１３０８）位置取得手段２３４３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ１３０４に戻る。

（ステップＳ１３０９）位置取得手段２３４３は、図示しないバッファに蓄積された、３以上の位置情報と類似度との組を用いて、端末装置２の位置を特定する端末位置を取得する。上位処理にリターンする。

次に、端末装置２の第二の動作例について、図１４のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１４０１）強度取得手段２３４１は、時系列強度取得処理を行う。時系列強度取得処理の例について、図４のフローチャートを用いて説明した。

（ステップＳ１４０２）地点決定手段２３４２は、固定情報取得処理を行う。固定情報取得処理の例について、図５のフローチャートを用いて説明した。

（ステップＳ１４０３）位置取得手段２３４３は、端末位置を取得する位置推定処理を行う。位置推定処理の例について、図１３のフローチャートを用いて説明した。

（ステップＳ１４０４）位置出力部２４１は、ステップＳ１４０３で取得された端末位置を出力する。ステップＳ１４０１に戻る。

なお、図１４のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

次に、図１４のフローチャートの中のステップＳ１４０２の固定情報取得処理における種類判断処理の第二の例について、図１５のフローチャートを用いて説明する。なお、種類判断処理の第一の例は、図６のフローチャートを用いて説明した。

（ステップＳ１５０１）種類判断部２３２は、種類を判断する対象の通信装置Ｂの装置識別子を取得する。

（ステップＳ１５０２）種類判断部２３２は、ステップＳ１５０１で取得した装置識別子が、地点情報格納部２１１のいずれかの地点情報の中に存在するか否かを判断する。いずれかの地点情報の中に存在する場合はステップＳ１５０３に行き、存在しない場合はステップＳ１５０４に行く。

（ステップＳ１５０３）種類判断部２３２は、種類を「固定端末」とする。上位処理にリターンする。

（ステップＳ１５０４）種類判断部２３２は、種類を「移動端末」とする。上位処理にリターンする。

以下、本実施の形態における端末装置２の具体的な動作例について説明する。

ユーザＢは、自分の端末装置２を保持し、場所識別子（Ｐ）で識別される屋内の場所に入った、とする。そして、端末装置２の受信部２２は、場所識別子（Ｐ）を有する地点情報要求を、図示しない外部の装置に送信し、当該装置から図８に示す地点情報管理表を受信した、とする。そして、処理部２３は、当該地点情報管理表を地点情報格納部２１１に、一時蓄積した、とする。

そして、端末装置２は、図１１のステップＳ１１０３からＳ１１０６までの処理、または図１４のフローチャートの処理に従って、以下のように動作する。

つまり、強度取得手段２３４１は、図４のフローチャートを用いて説明した時系列強度取得処理を行い、端末装置２が存在する地点Ｘにおける３以上の各通信装置Ｂの電波強度を取得し、図７に示す構造を有する時系列電波強度管理表を構成する。

次に、強度取得手段２３４１は、時系列強度取得処理を行い、地点Ｘにおいて、電波を受信できる各通信装置Ｂの時系列の電波強度を取得し、図７に示す構造の時系列電波強度管理表を構成する。

次に、種類判断部１４２は、時系列電波強度管理表を参照し、図４のフローチャートを用いて説明した種類判断処理により、各通信装置Ｂが「固定端末」であるか「移動端末」であるか否かを判断する。

次に、地点決定手段２３４２は、固定端末であると判断された「装置１」「装置３」「装置４」「装置６」・・・の電波強度を取得する。そして、地点決定手段２３４２は、電波強度ベクトル「（装置１の電波強度，装置３の電波強度，装置４の電波強度，装置６の電波強度，・・・）＝（Ｐ１，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ６，・・・）」を取得する。なお、ここで、地点決定手段２３４２が取得する通信装置Ｂの電波強度は、２以上の電波強度の代表値でも良いし、通信装置Ｂの最新の電波の強度等の一の電波強度でも良い。

次に、位置取得手段２３４３は、図１３のフローチャートを用いて説明した位置推定処理を行い、地点Ｘにおける電波強度ベクトルに対して、図８の各レコードの電波強度ベクトル（電波強度情報により構成されるベクトル）との類似度を算出する。次に、位置取得手段２３４３は、類似条件「類似度＞＝閾値」を満たす電波強度ベクトル（例えば、図８の「ＩＤ＝１」の電波強度ベクトル（Ｓ_１１，Ｓ_１２，Ｓ_１３，・・・）、「ＩＤ＝２」の電波強度ベクトル（Ｓ_２１，Ｓ_２２，Ｓ_２３，・・・）、・・・・）を決定する。次に、位置取得手段２３４３は、類似条件を満たす電波強度ベクトルと対になる位置情報と類似度との組（例えば、「（ｘ_１，ｙ_１），ＤＳ_１」「（ｘ_２，ｙ_２），ＤＳ_２」・・・）を取得する。次に、位置取得手段２３４３は、地点Ｘの屋内における位置（ｘ_１×ＤＳ_１／類似度の総和＋ｘ_２×ＤＳ_２／類似度の総和＋・・・，ｙ_１×ＤＳ_１／類似度の総和＋ｙ_２×ＤＳ_２／類似度の総和＋・・・）を取得する。なお、類似度の総和は、「ＤＳ_１＋ＤＳ_２＋・・・」である。

次に、位置出力部２４１は、格納部２１に格納されている当該屋内または屋外のマップを出力し、当該マップの上に、位置取得手段２３４３が取得した位置情報（端末位置）が示す位置に図柄を配置する。

以上、本実施の形態によれば、屋内または屋外における端末装置２の位置を容易に取得できる。

なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における端末装置２を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、３以上の各通信装置から当該通信装置を識別する装置識別子を含む電波を受信する受信部と、前記３以上の各通信装置ごとに、時系列の電波強度を取得する強度取得部と、前記強度取得部が取得した時系列の前記電波強度を用いて、前記３以上の各通信装置が固定されている固定端末であるか、移動している移動端末であるかを判断する種類判断部と、前記種類判断部が固定端末であると判断した３以上の前記通信装置の電波強度を用いて、前記端末装置の位置情報である端末位置を取得する位置取得部と、前記位置取得部が取得した前記端末位置を出力する位置出力部として機能させるためのプログラムである。

（実施の形態３）
本実施の形態において、時刻に対応するユーザの位置情報を用いて、ユーザの行動情報と時間帯とを取得し、当該時間帯に対応付く当該行動情報を出力する行動取得装置について説明する。なお、行動取得装置は、さらに、ユーザの活動データやバイタルデータをも用いて、ユーザの行動情報と時間帯とを取得することは好適である。また、行動情報を取得する際に使用される位置情報は、実施の形態２で述べた端末装置２が取得した屋内等の位置情報でも良い。

また、本実施の形態において、過去の記録情報を用いて、行動情報を取得する行動取得装置について説明する。なお、過去の記録情報は、１または２以上のユーザの入力に基づく情報であっても良い。

また、本実施の形態において、ユーザの感情情報も取得し、出力する行動取得装置について説明する。また、本実施の形態において、過去の記録情報を用いて、感情情報を取得することは好適である。

本実施の形態において、行動取得装置は端末である。しかし、実施の形態４で説明するように、行動取得装置はサーバでも良い。つまり、後述する行動情報を取得するや感情情報を取得する処理は、ユーザの端末が行っても、サーバが行っても良い。

また、本実施の形態において、行動情報が取得できない場合、マップを用いて、場所情報を取得し、出力する行動取得装置について説明する。

さらに、本実施の形態において、推定した行動情報と確定した行動情報とを視覚的に区別する態様で表示する行動取得装置について説明する。

図１６は、本実施の形態における情報システムＤの概念図である。情報システムＤは、１または２以上の行動取得装置３、サーバ装置４、および３以上の通信装置Ｂを備える。

行動取得装置３は、端末である。行動取得装置３は、行動情報を取得し、出力する装置である。行動取得装置３は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、スマートウォッチ、いわゆるパーソナルコンピュータ等であり、その種類は問わない。

サーバ装置４は、例えば、２以上のユーザの行動元情報と行動情報とのセットであり、各時間帯のセットを格納している装置である。サーバ装置４は、例えば、後述する学習情報を格納しており、当該学習情報を行動取得装置３に提供する装置である。サーバ装置４は、例えば、クラウドサーバ、ＡＳＰサーバであるが、その種類は問わない。

図１７は、本実施の形態における情報システムＤのブロック図である。図１８は、行動取得装置３のブロック図である。

行動取得装置３は、格納部３１、受信部３２、処理部３３、および出力部３４を備える。格納部３１は、学習管理部３１１、マップ管理部３１２、および行動管理部３１３を備える。なお、行動管理部３１３は、図示しない外部の装置に存在しても良い。処理部３３は、強度取得部２３１、種類判断部２３２、時刻取得部３３１、位置取得部３３２、活動取得部３３３、バイタル取得部３３４、行動推定部３３５、感情推定部３３６、場所取得部３３７、蓄積部３３８、および構成部３３９を備える。出力部３４は、行動出力部３４１、および感情出力部３４２を備える。

サーバ装置４は、サーバ格納部４１、サーバ受信部４２、サーバ処理部４３、およびサーバ送信部４４を備える。

行動取得装置３は、例えば、出力指示、確定指示、情報の入力を受け付ける。出力指示とは、後述する出力情報を出力する指示である。出力指示は、通常、期間情報を有する。期間情報は、行動情報等を出力する期間を特定する情報である。確定指示とは、推定された行動情報または感情情報を確定させる指示である。情報の入力は、推定された行動情報または感情情報が違っている場合に、当該行動情報または当該感情情報を変更するための情報の入力である。情報の入力は、更新後の行動情報または更新後の感情情報である。

行動取得装置３を構成する格納部３１には、各種の情報が格納される。各種の情報は、例えば、後述する学習情報、後述するマップ、後述する行動情報、地点情報、カレンダーのひな形、２以上の各行動条件に対応付く行動情報、２以上の各感情条件に対応付く感情情報である。

カレンダーのひな形は、出力されるカレンダーのひな形を示す情報である。カレンダーのひな形は、例えば、ＩＣＳファイル、ＨＴＭＬで記述されたファイル、ＸＭＬで記述されたファイルであるが、そのデータ構造は問わない。

行動条件とは、行動情報を取得するための条件である。行動条件は、２以上の各行動元情報を用いた条件である。行動条件は、行動情報に対応付いている。行動条件は、例えば、「位置情報＝事務所 ＡＮＤ ８時＜＝時刻＜＝１９時」であり、かかる行動条件に対応付く行動情報が「仕事」である。行動条件は、例えば、「位置情報＝台所 ＡＮＤ 活動データ＝スタンディング ＡＮＤ ７時＜＝時刻＜＝８時」であり、かかる行動条件に対応付く行動情報が「料理」である。行動条件は、例えば、「位置情報＝公園 ＡＮＤ 活動データ＝スタンディング ＡＮＤ １２０＜＝心拍数」であり、かかる行動条件に対応付く行動情報が「ランニング」である。

感情条件とは、感情情報を取得するための条件である。感情条件は、２以上の各感情元情報を用いた条件である。感情条件は、感情情報に対応付いている。感情条件は、例えば、「位置情報＝事務所 ＡＮＤ ８時＜＝時刻＜＝１９時」であり、かかる行動条件に対応付く感情情報が「ポジティブ」である。感情条件は、例えば、「位置情報＝台所 ＡＮＤ 活動データ＝スタンディング ＡＮＤ ７時＜＝時刻＜＝８時」であり、かかる行動条件に対応付く感情情報が「ポジティブ」である。行動条件は、例えば、「位置情報＝公園 ＡＮＤ 活動データ＝スタンディング ＡＮＤ １２０＜＝心拍数」であり、かかる行動条件に対応付く感情情報が「ネガティブ」である。

学習管理部３１１には、学習情報が格納されている。学習情報とは、２以上の教師データに基づく情報である。学習管理部３１１の学習情報は、例えば、行動学習情報、および感情学習情報である。学習管理部３１１の２以上の各学習情報は、各々、異なるユーザ属性値条件に対応付いていても良い。ユーザ属性値条件とは、１または２以上のユーザ属性値に関する条件である。

ユーザ属性値とは、ユーザの属性値である。ユーザ属性値は、例えば、職業、家族構成、未婚か既婚か、性別、年齢、年齢層、朝型か夜型か、居住地域であるが、問わない。

行動学習情報は、２以上の行動教師データに基づく情報である。行動学習情報は、例えば、行動学習モデル、または行動対応表である。感情学習情報は、２以上の感情教師データに基づく情報である。感情学習情報は、例えば、感情学習モデル、または感情対応表である。

行動教師データは、例えば、１または２以上の行動元情報と行動情報とを有する。感情教師データは、例えば、１または２以上の行動元情報と行動情報と感情情報とを有する。

感情教師データは、例えば、１または２以上の行動元情報または行動情報と、感情情報とを有する。感情教師データは、例えば、１または２以上の行動元情報と行動情報と、感情情報とを有する。感情教師データにおいて、１以上の行動元情報、行動情報、または１以上の行動元情報と行動情報が説明変数であり、感情情報が目的変数である。

行動情報とは、ユーザの行動を特定する情報である。行動情報は、例えば、「仕事」「テレビ鑑賞」「ウォーキング」「ランニング」「ジム」「お風呂」「睡眠」である。

感情情報とは、ユーザの感情に関する情報である。感情情報は、例えば、ポジティブ（例えば、「１」）またはネガティブ（例えば、「０」）である。感情情報は、例えば、ポジティブさ度合いまたはネガティブさの度合いである。感情情報は、例えば、喜（例えば、「１」）、怒（例えば、「２」）、哀（例えば、「３」）、楽（例えば、「４」）である。

行動元情報とは、行動情報を取得するための元になる情報である。行動元情報は、位置情報を含む。行動元情報は、活動データ、または１または２種類以上のバイタルデータを含むことは好適である。行動元情報は、感情情報を含んでも良い。行動元情報は、過去の１または２以上の行動情報を含んでも良い。過去の行動情報の中には、通常、直前の行動情報を含む。行動元情報は、ユーザの将来の１または２以上の予定情報を含んでも良い。予定情報は、例えば、図示しないカレンダーサーバ（例えば、「google calendar（登録商標）のサーバ」）に格納されている情報である。行動元情報は、同じ位置情報に居るに至ってからの経過時間を含んでも良い。行動元情報は、１または２以上のユーザ属性値を含んでも良い。

位置情報とは、行動取得装置３の位置を特定する情報である。位置情報は、例えば、（緯度，経度）、（緯度，経度，高度）、屋内における三次元の相対位置（ｘ，ｙ，ｚ）、または屋内における二次元の相対位置（ｘ，ｙ）、場所情報である。場所情報とは、場所の意味を表現した情報である。場所情報は、例えば。屋内場所情報または屋外場所情報である。屋内場所情報とは、屋内の場所を特定する情報である。屋内場所情報は、例えば、「リビング」「台所」「仕事部屋」「オフィス」である。屋外場所情報とは、屋外の場所を特定する情報である。屋外場所情報は、例えば、「ＡＢＣ駅」「図書館」「居酒屋」「Ａ地点」である。

身体データとは、ユーザの身体に関する情報である。身体データは、例えば、活動データ、バイタルデータである。

活動データとは、ユーザの活動を特定する情報である。活動データは、例えば、「立っている」「接地している（例えば、座っている）」である。

バイタルデータとは、ユーザの生体から取得できる情報である。バイタルデータは、生体情報と言っても良い。バイタルデータは、例えば、単位時間（例えば、１分、または３０秒）における心拍数、心拍変動、血圧（上または／および下）、単位時間における呼吸数、体温である。 学習情報は、例えば、学習モデル、または対応表である。学習モデルとは、２以上の教師データを用いて、機械学習の学習処理により構成された情報であり、機械学習の予測処理に使用される情報である。学習モデルは、学習器、分類器、分類モデル等と言っても良い。機械学習のアルゴリズムは、深層学習、ランダムフォレスト、決定木、ＳＶＭ等、問わない。また、機械学習には、例えば、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ（登録商標）のライブラリ、Ｒ言語のｒａｎｄｏｍ ｆｏｒｅｓｔのモジュール、ＴｉｎｙＳＶＭ等の各種の機械学習の関数や、種々の既存のライブラリを用いることができる。また、学習情報が学習モデルである場合、教師データの１または２以上の行動元情報は説明変数であり、行動情報が目的変数である。

ここでの学習モデルは、例えば、行動学習モデル、または感情学習モデルである。行動学習モデルは、行動情報を取得するための学習モデルであり、行動教師データを用いて、機械学習の学習処理により取得された情報である。行動教師データは、１または２以上の行動元情報と行動情報とを有する。

感情学習モデルは、感情情報を取得するための学習モデルであり、感情教師データを用いて、機械学習の学習処理により取得された情報である。感情教師データは、１または２以上の感情元情報と感情情報とを有する。

対応表は、行動対応表、または感情対応表である。行動対応表とは、行動情報を取得するための表である。行動対応表は、２以上の行動対応情報を有する。行動対応情報は、１または２以上の行動元情報と行動情報との対応を示す情報である。なお、１または２以上の行動元情報は、例えば、ベクトルの構造を有する。かかるベクトルを行動元ベクトルという。行動元ベクトルは、１または２以上の各行動元情報を要素として有するベクトルである。感情対応表は、２以上の感情対応情報を有する。感情対応情報は、１または２以上の感情元情報と感情情報との対応を示す情報である。１または２以上の感情元情報は、例えば、ベクトルの構造を有する。かかるベクトルを感情元ベクトルという。感情元ベクトルは、１または２以上の各感情元情報を要素として有するベクトルである。

マップ管理部３１２には、マップが格納される。マップは、１または２以上の各位置情報に対応する場所情報を有する。マップは、例えば、ＫＩＷＩフォーマットであるが、その構造は問わない。

行動管理部３１３には、２以上の各時間帯に対応付く行動情報が格納される。ここでの行動情報は、例えば、行動推定部３３５が取得した情報である。行動情報は、行動推定部３３５が取得した情報を、ユーザにより変更された情報である。

ここでの行動情報は、確定した行動情報であるか否かが判別可能であることは好適である。行動情報は、例えば、確定フラグが対応付く。確定フラグとは、確定した行動情報であることは示すフラグである。確定した行動情報であるか否かが判別可能であることは、例えば、確定した行動情報と、確定していない行動情報の格納領域が異なることである。その他、確定した行動情報であるか否かが判別可能にするための方法は問わない。

受信部３２は、１または２以上の各通信装置Ｂから、通信装置Ｂを識別する装置識別子を含む電波を受信する。受信部３２は、通常、３以上の各通信装置Ｂか電波を受信する。受信部３２は、受信部２２と同じ機能を有する。

処理部３３は、各種の処理を行う。各種の処理は、例えば、強度取得部２３１、種類判断部２３２、時刻取得部３３１等が行う処理である。

時刻取得部３３１は、時刻を取得する。時刻取得部３３１は、例えば、図示しない時計から時刻を取得する。時刻取得部３３１は、例えば、サーバ装置４または図示しない装置から時刻を受信する。時刻は、時分秒でも良いし、時分でも良い。時刻は、「年」「月」「日」のうちの１または２以上の情報を含んでも良い。時刻取得部３３１は、曜日を取得しても良い。曜日は、取得された時刻の中に含まれる情報である、と考えても良い。

位置取得部３３２は、位置情報を取得する。当該位置情報は、時刻に対応付く。位置取得部３３２は、通常、時刻取得部３３１が取得した時刻に対応付けて、位置情報を取得する。位置取得部３３２は、位置取得部２３４と同じ処理を行っても良い。特に、行動取得装置３が屋内に存在する場合等、ＧＰＳ信号を受信できない時に、位置取得部３３２は、位置取得部２３４と同じ処理を行うことは好適である。位置取得部３３２は、ＧＰＳ受信機を有することは好適である。位置取得部３３２は、例えば、ＧＰＳ受信機により位置情報を取得する。かかる位置情報は、絶対位置情報である。位置取得部３３２が取得する位置情報は、屋外、屋内のいずれの位置情報でも良い。

位置取得部３３２は、種類判断部２３２が固定端末であると判断した通信装置Ｂの電波強度を用いて、屋内における位置情報を取得することは好適である。ここで使用される電波強度は、３以上の通信装置Ｂの電波強度であることは好適であるが、１または２以上の通信装置Ｂの電波強度でも良い。

活動取得部３３３は、時刻に対応付くユーザの活動データを取得する。活動取得部３３３は、通常、時刻取得部３３１が取得した時刻に対応付けて活動データを取得する。活動データを取得する処理は公知技術である。

バイタル取得部３３４は、時刻に対応付くユーザの１または２種類以上のバイタルデータを取得する。バイタル取得部３３４は、通常、時刻取得部３３１が取得した時刻に対応付く１種類以上のバイタルデータを取得する。バイタルデータを取得する処理は公知技術である。

行動推定部３３５は、時刻に対応付く位置情報を含む２以上の行動元情報を用いて、２以上の各行動元情報が有する時刻が特定する時間帯におけるユーザの行動を特定する行動情報を取得する。行動元情報は、活動データをも含むことは好適である。また、行動元情報は、１または２種類以上のバイタルデータをも含むことは好適である。

行動推定部３３５は、例えば、時刻に対応付く位置情報を含む２以上の行動元情報が合致する行動条件を検知し、当該行動条件と対になる行動情報を格納部３１から取得する。

行動推定部３３５は、例えば、１３時１５分に、屋内である自宅の机の位置で座っている場合、行動情報「仕事」を取得する。行動推定部３３５は、例えば、２０時１７分に、屋内である自宅のリビングで座っている場合、行動情報「テレビ視聴中」を取得する。行動推定部３３５は、例えば、２０時１７分に、位置情報「居酒屋」を取得した場合、行動情報「飲み会」を取得する。

行動推定部３３５は、学習管理部３１１の行動学習情報と、時刻に対応付く位置情報を含む２以上の行動元情報とを用いて、時間帯における行動情報を取得しても良い。以下、学習情報が学習モデルである場合と、対応表である場合との行動推定部３３５の処理を説明する。

行動推定部３３５は、１以上のユーザ属性値を取得し、当該１以上のユーザ属性値が合致するユーザ属性値条件と対になる行動学習情報を学習管理部３１１から取得し、当該行動学習情報を用いて、行動情報を取得しても良い。
（１）行動学習情報が行動学習モデルである場合

行動推定部３３５は、学習管理部３１１の学習モデルを取得する。また、行動推定部３３５は、時刻と、当該時刻に対応付く１または２以上の行動元情報を取得する。次に、行動推定部３３５は、時刻と当該行動元情報と、学習モデルとを、機械学習の予測処理を行うモジュールに与え、当該モジュールを実行し、行動情報を取得する。

なお、当該モジュールが出力したスコアが閾値以下または閾値未満である場合、行動推定部３３５は、行動情報を取得しなくても良い。
（２）行動学習情報が行動対応表である場合

行動推定部３３５は、時刻と、当該時刻に対応付く行動元情報を取得する。次に、行動推定部３３５は、時刻と当該行動元情報とを要素とする行動元ベクトルを取得する。次に、行動推定部３３５は、当該行動元ベクトルと行動対応表が有する２以上の各行動対応情報が有する行動元ベクトルとの類似度を算出する。次に、行動推定部３３５は、類似度が最大の行動元ベクトルと対になる行動情報を行動対応表から取得する。なお、行動推定部３３５は、類似度が最大でも、当該類似度が閾値以下または閾値未満である場合、行動情報を取得しなくても良い。

感情推定部３３６は、行動情報または行動元情報を用いて、時間帯におけるユーザの感情に関する感情情報を取得する。

感情推定部３３６は、例えば、時刻に対応付く位置情報を含む２以上の感情元情報が合致する感情条件を検知し、当該感情条件と対になる感情情報を格納部３１から取得する。

感情推定部３３６は、例えば、１３時１５分に、屋内である自宅の机の位置で座っている場合、感情情報「ポジティブ」を取得する。感情推定部３３６は、例えば、２０時１７分に、屋内である自宅のリビングで座っている場合、感情情報「ポジティブ」を取得する。感情推定部３３６は、例えば、２０時１７分に、位置情報「居酒屋」を取得した場合、感情情報「ポジティブ」を取得する。

感情推定部３３６は、学習管理部３１１の感情学習情報と、行動推定部３３５が取得した行動情報または行動情報を取得する元になった１または２以上の行動元情報を用いて、時間帯における感情情報を取得する。なお、行動情報または１または２以上の各行動元情報は、ここでは、感情情報の取得のために用いられるので、感情元情報と言う。

感情推定部３３６は、１以上のユーザ属性値を取得し、当該１以上のユーザ属性値が合致するユーザ属性値条件と対になる感情学習情報を学習管理部３１１から取得し、当該感情学習情報を用いて、感情情報を取得しても良い。

感情推定部３３６は、以下、感情学習情報が感情学習モデルである場合と、感情対応表である場合との行動推定部３３５の処理を説明する。
（１）感情学習情報が感情学習モデルである場合

感情推定部３３６は、学習管理部３１１の感情学習モデルを取得する。また、感情推定部３３６は、当該時刻に対応付く１または２以上の行動元情報または行動情報を取得する。次に、感情推定部３３６は、取得した１または２以上の行動元情報または行動情報と、感情学習モデルとを、機械学習の予測処理を行うモジュールに与え、当該モジュールを実行し、感情情報を取得する。

なお、当該モジュールが出力したスコアが閾値以下または閾値未満である場合、感情推定部３３６は、感情情報を取得しなくても良い。
（２）感情学習情報が感情対応表である場合

感情推定部３３６は、当該時刻に対応付く１または２以上の行動元情報または行動情報を取得する。次に、感情推定部３３６は、当該１以上の行動元情報または行動情報を要素とする感情元ベクトルを取得する。次に、感情推定部３３６は、当該感情元ベクトルと感情対応表が有する２以上の各対応情報が有する感情元ベクトルとの類似度を算出する。次に、感情推定部３３６は、類似度が最大の感情元ベクトルと対になる感情情報を感情対応表から取得する。なお、感情推定部３３６は、類似度が最大でも、類似度が閾値以下または閾値未満である場合、感情情報を取得しなくても良い。

場所取得部３３７は、マップ管理部３１２のマップを参照し、位置取得部３３２が取得した位置情報に対応する場所情報を取得する。かかる場合の位置情報は、通常、絶対位置情報（例えば、（緯度，経度））である。

場所取得部３３７は、行動推定部３３５が行動情報を取得しなかった時間帯に対してのみ、場所情報を取得することは好適である。

蓄積部３３８は、行動推定部３３５が取得した行動情報を時間帯に対応付けて、行動管理部３１３に蓄積する。

蓄積部３３８は、感情推定部３３６が取得した感情情報を時間帯に対応付けて、行動管理部３１３に蓄積しても良い。

構成部３３９は、行動管理部３１３の行動情報を用いて、出力する情報を構成する。構成部３３９は、例えば、行動管理部３１３の感情情報を用いて、出力する情報を構成する。

構成部３３９は、例えば、カレンダー上の２以上の各時間帯が特定する領域に、各時間帯と対になる行動情報を有する出力情報を構成する。出力情報において、確定した行動情報と未確定の行動情報とを視覚的に区別可能に、２以上の行動情報が配置されていることは好適である。構成部３３９は、２以上の各時間帯に対応する感情情報を、視覚的に明示している出力情報を構成することは好適である。構成部３３９は、例えば、感情情報が「ポジティブ」である時間帯と、「ネガティブ」である時間帯とが、視覚的に区別可能に表出している出力情報を構成することは好適である。構成部３３９は、例えば、感情情報が「ポジティブ」である時間帯と、「ネガティブ」である時間帯との背景色が異なるように、出力情報を構成することは好適である。

出力部３４は、各種の情報を出力する。各種の情報は、例えば、行動情報、感情情報、場所情報である。

ここで出力とは、通常、ディスプレイへの表示であるが、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念であっても良い。

行動出力部３４１は、１以上の各時間帯における行動情報を出力する。

行動出力部３４１は、行動推定部３３５が行動情報を取得できない場合に、場所取得部３３７が取得した場所を出力することは好適である。

行動出力部３４１は、確定した行動情報と未確定の行動情報とを視覚的に区別可能に、２以上の行動情報を出力することは好適である。

感情出力部３４２は、感情情報を出力する。感情出力部３４２は、例えば、感情推定部３３６が取得した感情情報を出力する。感情出力部３４２は、１以上の各時間帯における感情情報を出力することは好適である。

サーバ装置４を構成するサーバ格納部４１には、各種の情報が格納される。各種の情報は、例えば、上述した学習情報、２以上の各ユーザ識別子に対応付く行動元情報と時刻、２以上の行動教師データ、２以上の感情教師データである。

サーバ受信部４２は、各種の指示や情報を受信する。各種の指示や情報は、例えば、情報の送信指示である。ここでの情報は、例えば、学習情報、行動元情報である。

サーバ処理部４３は、各種の処理を行う。各種の処理は、例えば、学習処理である。学習処理は、例えば、行動学習処理、感情学習処理である。

行動学習処理とは、２以上の行動教師データを用いて、行動学習モデルを取得する。処理である。サーバ処理部４３は、例えば、２以上の行動教師データを機械学習の学習処理モジュールに与え、当該モジュールを実行し、行動学習モデルを取得し、サーバ格納部４１に蓄積する。サーバ処理部４３は、例えば、２以上の各行動情報の候補ごとに、行動情報を含む教師データである２以上の正例と、行動情報を含まない教師データである２以上の負例とを機械学習の学習処理モジュールに与え、当該モジュールを実行し、行動情報の候補ごとに、行動学習モデルを取得し、行動情報に対応付けてサーバ格納部４１に蓄積する。サーバ処理部４３は、例えば、２以上の各行動教師データをレコードとする表である行動対応表を取得し、サーバ格納部４１に蓄積する。

感情学習処理とは、２以上の感情教師データを用いて、感情学習モデルを取得する処理である。サーバ処理部４３は、例えば、２以上の感情教師データを機械学習の学習処理モジュールに与え、当該モジュールを実行し、感情学習モデルを取得し、サーバ格納部４１に蓄積する。サーバ処理部４３は、例えば、２以上の各感情情報の候補ごとに、感情情報を含む教師データである２以上の正例と、感情情報を含まない教師データである２以上の負例とを機械学習の学習処理モジュールに与え、当該モジュールを実行し、感情情報の候補ごとに、感情学習モデルを取得し、感情情報に対応付けてサーバ格納部４１に蓄積する。サーバ処理部４３は、例えば、２以上の各感情教師データをレコードとする表である感情対応表を取得し、サーバ格納部４１に蓄積する。

サーバ送信部４４は、各種の情報を送信する。各種の情報は、例えば、行動学習モデル、感情学習モデル、行動対応表、感情対応表である。

格納部３１、学習管理部３１１、マップ管理部３１２、行動管理部３１３、およびサーバ格納部４１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

格納部３１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部３１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部３１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部３１等で記憶されるようになってもよい。

受信部３２、サーバ受信部４２、およびサーバ送信部４４は、通常、無線または有線の通信手段で実現される。

処理部３３、時刻取得部３３１、位置取得部３３２、活動取得部３３３、バイタル取得部３３４、行動推定部３３５、感情推定部３３６、場所取得部３３７、蓄積部３３８、構成部３３９、およびサーバ処理部４３は、通常、プロセッサやメモリ等から実現され得る。処理部３３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。なお、プロセッサは、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ等であり、その種類は問わない。

出力部３４、行動出力部３４１、および感情出力部３４２は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部３４は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。

次に、情報システムＤを構成する行動取得装置３の動作例について、図１９のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１９０１）処理部３３は、情報を取得するか否かを判断する。情報を取得する場合はステップＳ１９０２に行き、情報を取得しない場合はステップＳ１９１６に行く。なお、処理部３３は、常に、情報を取得すると判断しても良いし、情報を取得することを示すフラグが格納部３１に格納されている場合等に、情報を取得すると判断しても良い。かかる判断の条件は問わない。

（ステップＳ１９０２）時刻取得部３３１は、図示しない時計から時刻を取得する。ここで、時刻取得部３３１は、曜日を取得しても良い。

（ステップＳ１９０３）処理部３３は、１または２以上の行動元情報を取得する。かかる行動元取得処理の例について、図２０のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１９０４）行動推定部３３５は、ステップＳ１９０３で取得された１または２以上の行動元情報を用いて、ユーザの行動を特定する行動情報を推定する。かかる行動推定処理の例について、図２２から図２４のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１９０５）場所取得部３３７は、ステップＳ１９０４で行動情報を取得できたか否かを判断する。行動情報を取得できた場合はステップＳ１９０７に行き、行動情報を取得できなかった場合はステップＳ１９０６に行く。

（ステップＳ１９０６）場所取得部３３７は、マップ管理部３１２のマップを参照し、ステップＳ１９０３で取得された位置情報に対応する場所情報を取得する。なお、ここで、場所情報を取得できない時があっても良い。

（ステップＳ１９０７）蓄積部３３８は、図示しないバッファに格納されている行動情報であり、直前に蓄積された行動情報と、ステップＳ１９０４で取得された行動情報とが一致するか否かを判断する。一致する場合はステップＳ１９０８に行き、一致しない場合はステップＳ１９１２に行く。

（ステップＳ１９０８）蓄積部３３８は、取得された行動情報等に、ステップＳ１９０２で取得された時刻を対応付けて、図示しないバッファに蓄積する。

（ステップＳ１９０９）感情推定部３３６は、感情情報を推定する処理を行う。かかる感情推定処理の例について、図２５から図２７のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１９１０）蓄積部３３８は、ステップＳ１９０９で感情情報を取得できたか否かを判断する。感情情報を取得できた場合はステップＳ１９１１に行き、感情情報を取得できなかった場合はステップＳ１９０１に戻る。

（ステップＳ１９１１）蓄積部３３８は、ステップＳ１９０９で取得された感情情報を、ステップＳ１９０２で取得された時刻に対応付けて図示しないバッファに蓄積する。ステップＳ１９０１に戻る。

（ステップＳ１９１２）蓄積部３３８は、ステップＳ１９０２で取得された時刻と取得された行動情報等とを対応付けて図示しないバッファに蓄積する。

（ステップＳ１９１３）蓄積部３３８は、直前の行動情報等を取得する。

（ステップＳ１９１４）蓄積部３３８は、直前の行動情報等に対応付く２以上の時刻が特定する時間帯を取得する。

（ステップＳ１９１５）蓄積部３３８は、ステップＳ１９１４で取得した時間帯とステップＳ１９１３で取得した直前の行動情報等とを対応付けて、行動管理部３１３に蓄積する。なお、ここで、蓄積部３３８は、ユーザ識別子にも対応付けて、時間帯と直前の行動情報等とを対応付けて蓄積しても良い。かかる場合、蓄積先は、サーバ装置４であることは好適である。

（ステップＳ１９１６）行動取得装置３は、出力指示を受け付けたか否かを判断する。出力指示を受け付けた場合はステップＳ１９１７に行き、受け付けなかった場合はステップＳ１９１９に行く。

（ステップＳ１９１７）構成部３３９は、行動管理部３１３の行動情報等を用いて、出力情報を構成する。かかる出力構成処理の例について、図２８のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１９１８）出力部３４は、ステップＳ１９１７で構成された出力情報を出力する。ステップＳ１９０１に戻る。

（ステップＳ１９１９）行動取得装置３は、出力されている出力情報に対して、情報の入力を受け付けたか否かを判断する。情報の入力を受け付けた場合はステップＳ１９２０に行き、受け付けなかった場合はステップＳ１９２３に行く。

（ステップＳ１９２０）処理部３３は、ステップＳ１９１９で受け付けられた情報が、推定された行動情報または推定された感情情報の確定指示であるか否かを判断する。確定指示であればステップＳ１９２１に行き、確定指示でなければステップＳ１９２２に行く。

（ステップＳ１９２１）蓄積部３３８は、確定指示に対応する行動情報または感情情報を確定させるための処理を行う。ステップＳ１９０１に戻る。なお、かかる処理は、例えば、確定指示に対応する行動情報または確定指示に対応する感情情報に、確定フラグを対応付ける処理である。

（ステップＳ１９２２）蓄積部３３８は、入力された情報を蓄積する。ステップＳ１９０１に戻る。なお、入力された情報は、例えば、正しい行動情報または正しい感情情報である。そして、蓄積部３３８は、入力された情報に対応する推定された行動情報または感情情報を、入力された行動情報または感情情報に更新する。また、蓄積部３３８は、かかる行動情報または感情情報を確定させるための処理を行う。

（ステップＳ１９２３）行動取得装置３は、学習指示を受け付けたか否かを判断する。学習指示を受け付けた場合はステップＳ１９２４に行き、受け付けなかった場合はステップＳ１９０１に戻る。

（ステップＳ１９２４）行動取得装置３の図示しない学習部または図示しない学習装置は、行動情報等を含む２以上の行動教師データを用いて、行動学習情報を構成し、学習管理部３１１に蓄積する。かかる行動学習処理の例について、図２９および図３０のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１９２５）行動取得装置３の図示しない学習部または図示しない学習装置は、感情情報等を含む２以上の感情教師データを用いて、感情学習情報を構成し、学習管理部３１１に蓄積する。ステップＳ１９０１に戻る。かかる感情学習処理の例について、図３１および図３２のフローチャートを用いて説明する。

なお、図１９のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

次に、ステップＳ１９０３の行動元取得処理の例について、図２０のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ２００１）処理部３３は、受信部３２がＧＰＳ信号を取得できているか否かを判断する。ＧＰＳ信号を取得できている場合はステップＳ２００２に行き、ＧＰＳ信号を取得できていない場合はステップＳ２００３に行く。

（ステップＳ２００２）位置取得部３３２は、受信部３２が受信したＧＰＳ信号に基づいて、絶対位置情報を取得する。

（ステップＳ２００３）位置取得部３３２は、位置情報を取得する。かかる位置推定処理の例について、図２１のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ２００４）活動取得部３３３は、ユーザの活動データを取得する。

（ステップＳ２００５）バイタル取得部３３４は、ユーザの１または２種類以上のバイタルデータを取得する。

（ステップＳ２００６）行動推定部３３５は、１以上の過去行動情報を取得する。なお、１以上の過去行動情報は、時間的に直前の行動情報を含む。

（ステップＳ２００７）行動推定部３３５は、行動推定処理にために感情情報を使用するか否かを判断する。感情情報を使用する場合はステップＳ２００８に行き、感情情報を使用しない場合はステップＳ２００９に行く。なお、行動推定処理にために感情情報を使用するか否かは、通常、予め決まっている。

（ステップＳ２００８）感情推定部３３６は、感情情報を取得する。かかる感情推定処理の例について、図２５から図２７のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ２００９）行動推定部３３５は、新たな行動情報が特定する新たな行動が始まってからの経過時間を取得する。

（ステップＳ２０１０）行動推定部３３５は、時刻と位置情報とを含む２種類以上の行動元情報を用いて、行動推定処理に使用する情報を構成する。上位処理にリターンする。ここで、構成される情報は、通常、行動元情報の集合であり、例えば、２以上の各行動元情報を要素とする行動元ベクトルである。２種類以上の行動元情報は、例えば、時刻、曜日、位置情報、活動データ、バイタルデータ、過去行動情報、感情情報、経過時間のうちの２種類以上の情報である。

なお、図２０のフローチャートにおいて、ＧＰＳ信号を取得できている場合でも、位置取得部３３２は、図２１のフローチャートを用いて説明する位置推定処理により、位置情報を取得しても良い。

また、図２０のフローチャートにおいて、行動推定部３３５は、１または２以上のユーザ属性値を取得し、当該１以上のユーザ属性値を含む行動元情報を取得しても良い。なお、ユーザ属性値は、格納部３１に格納されている情報でも良いし、ユーザにより入力された情報等でも良い。 次に、ステップＳ２００３の位置推定処理の例について、図２１のフローチャートを用いて説明する。図２１のフローチャートにおいて、図１３と同一のステップについて説明を省略する。また、ステップＳ２００３の位置推定処理は、図１３のフローチャートと同一の処理でも良い。

（ステップＳ２１０１）位置取得部３３２は、２つの電波強度ベクトルの類似度を取得し、当該類似度をｉ番目の地点情報に対応付けて、図示しないバッファに一時蓄積する。ステップＳ１３０８に行く。

（ステップＳ２１０２）位置取得部３３２は、最大の類似度と対になる地点情報が有する位置情報を取得する。上位処理にリターンする。なお、取得された位置情報は、端末位置である。

次に、ステップＳ１９０４の第一の行動推定処理の例について、図２２のフローチャートを用いて説明する。図２２のフローチャートは、一つの行動学習モデルを用いて、機械学習の予測処理により、行動情報を推定する処理である。つまり、図２２のフローチャートは、機械学習の多値分類の予測処理により、行動情報を推定する処理である。

（ステップＳ２２０１）行動推定部３３５は、ステップＳ１９０３で取得された２種類以上の行動元情報（例えば、行動元ベクトル）を取得する。

（ステップＳ２２０２）行動推定部３３５は、学習管理部３１１から行動学習モデルを取得する。

（ステップＳ２２０３）行動推定部３３５は、ステップＳ２２０１で取得した２種類以上の行動元情報と行動学習モデルとを機械学習の予測処理モジュールに与え、当該モジュールを実行する。

（ステップＳ２２０４）行動推定部３３５は、ステップＳ２２０３における実行結果である推定された行動情報とスコアとを取得する。

（ステップＳ２２０５）行動推定部３３５は、ステップＳ２２０４で取得されたスコアが閾値以上であるか否かを判断する。閾値以上であればステップＳ２２０６に行き、閾値未満であればステップＳ２２０７に行く。

（ステップＳ２２０６）行動推定部３３５は、ステップＳ２２０４で取得された行動情報を、出力される行動情報として取得する。上位処理にリターンする。

（ステップＳ２２０７）行動推定部３３５は、「空」の行動情報を取得する。上位処理にリターンする。

なお、図２２のフローチャートにおいて、ステップＳ２２０５からステップＳ２２０７の処理は行わなくても良い。

次に、ステップＳ１９０４の第二の行動推定処理の例について、図２３のフローチャートを用いて説明する。図２３のフローチャートは、２以上の各行動情報の候補ごとの行動学習モデルを用いて、機械学習の予測処理により、行動情報を推定する処理である。つまり、図２２のフローチャートは、機械学習の二値分類の予測処理により、行動情報を推定する処理である。

（ステップＳ２３０１）行動推定部３３５は、ステップＳ１９０３で取得された２種類以上の行動元情報を取得する。

（ステップＳ２３０２）行動推定部３３５は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ２３０３）行動推定部３３５は、学習管理部３１１を参照し、ｉ番目の行動情報の候補が存在するか否かを判断する。ｉ番目の行動情報の候補が存在する場合はステップＳ２３０４に行き、存在しない場合はステップＳ２３０９に行く。

（ステップＳ２３０４）行動推定部３３５は、ｉ番目の行動情報の候補と対になるｉ番目の行動学習モデルを学習管理部３１１から取得する。

（ステップＳ２３０５）行動推定部３３５は、ステップＳ２３０１で取得した２種類以上の行動元情報とステップＳ２３０４で取得したｉ番目の行動学習モデルとを機械学習の二値分類を行う予測処理モジュールに与え、当該モジュールを実行する。

（ステップＳ２３０６）行動推定部３３５は、ステップＳ２３０５における実行結果が「真」であるか否かを判断する。「真」であればステップＳ２３０７に行き、「偽」であればステップＳ２３０８に行く。

（ステップＳ２３０７）行動推定部３３５は、ｉ番目の行動情報の候補に対応付けて、ステップＳ２３０５における実行結果の一部であるスコアを図示しないバッファに一時蓄積する。

（ステップＳ２３０８）行動推定部３３５は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ２３０３に戻る。

（ステップＳ２３０９）行動推定部３３５は、最大のスコアを取得し、当該スコアが閾値以上であるか否かを判断する。最大のスコアが閾値以上であればステップＳ２３１０に行き、閾値未満であればステップＳ２３１１に行く。

（ステップＳ２３１０）行動推定部３３５は、最大のスコアと対になる行動情報を崇徳する。上位処理にリターンする。

（ステップＳ２３１１）行動推定部３３５は、「空」の行動情報を取得する。上位処理にリターンする。

なお、図２３のフローチャートにおいて、ステップＳ２３０８からステップＳ２３１１の処理は行わなくても良い。

次に、ステップＳ１９０４の第三の行動推定処理の例について、図２４のフローチャートを用いて説明する。図２４のフローチャートは、行動対応表を用いて、行動情報を推定する処理である。

（ステップＳ２４０１）行動推定部３３５は、ステップＳ１９０３で取得された２種類以上の行動元情報を取得する。ここでの２種類以上の行動元情報は、行動元ベクトルである。

（ステップＳ２４０２）行動推定部３３５は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ２４０３）行動推定部３３５は、学習管理部３１１の行動対応表の中にｉ番目の行動対応情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の行動対応情報が存在する場合はステップＳ２４０４に行き、存在しない場合はステップＳ２４０７に行く。

（ステップＳ２４０４）行動推定部３３５は、ｉ番目の行動対応情報が有するｉ番目の行動元ベクトルを取得する。

（ステップＳ２４０５）行動推定部３３５は、ステップＳ２４０３で取得した行動元ベクトルと、ステップＳ２４０４で取得した行動元ベクトルとの類似度を取得し、ｉ番目の行動対応情報に対応付ける。

（ステップＳ２４０６）行動推定部３３５は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ２４０３に戻る。

（ステップＳ２４０７）行動推定部３３５は、最大の類似度を取得する。

（ステップＳ２４０８）行動推定部３３５は、ステップＳ２４０７で取得した最大の類似度が閾値以上であるか否かを判断する閾値以上であればステップＳ２４０９に行き、閾値未満であればステップＳ２４１０に行く。

（ステップＳ２４０９）行動推定部３３５は、最大の類似度と対になるｉ番目の行動対応情報に対応付いている行動情報を取得する。上位処理にリターンする。

（ステップＳ２４１０）行動推定部３３５は、「空」の行動情報を取得する。上位処理にリターンする。

なお、図２４のフローチャートにおいて、ステップＳ２４０８からステップＳ２４１１の処理は行わなくても良い。

次に、ステップＳ１９０９の第一の感情推定処理の例について、図２５のフローチャートを用いて説明する。図２５のフローチャートは、一つの感情学習モデルを用いて、機械学習の予測処理により、感情情報を推定する処理である。つまり、図２５のフローチャートは、機械学習の多値分類の予測処理により、感情情報を推定する処理である。

（ステップＳ２５０１）感情推定部３３６は、ステップＳ１９０３で取得された２種類以上の行動元情報を取得する。ここでの２種類以上の各行動元情報は、感情元情報である。また、２種類以上の感情元情報は、例えば、感情元ベクトルである。

（ステップＳ２５０２）感情推定部３３６は、学習管理部３１１から感情学習モデルを取得する。

（ステップＳ２５０３）感情推定部３３６は、ステップＳ２５０１で取得した２種類以上の感情元情報と感情学習モデルとを機械学習の予測処理モジュールに与え、当該モジュールを実行する。

（ステップＳ２５０４）感情推定部３３６は、ステップＳ２５０３における実行結果である推定された感情情報とスコアとを取得する。

（ステップＳ２５０５）感情推定部３３６は、ステップＳ２５０４で取得されたスコアが閾値以上であるか否かを判断する。閾値以上であればステップＳ２５０６に行き、閾値未満であればステップＳ２５０７に行く。

（ステップＳ２５０６）感情推定部３３６は、ステップＳ２５０４で取得された感情情報を、出力される感情情報として取得する。上位処理にリターンする。

（ステップＳ２５０７）感情推定部３３６は、「空」の感情情報を取得する。上位処理にリターンする。

なお、図２５のフローチャートにおいて、ステップＳ２５０５からステップＳ２５０７の処理は行わなくても良い。

次に、ステップＳ１９０９の第二の感情推定処理の例について、図２６のフローチャートを用いて説明する。図２６のフローチャートは、２以上の各感情情報の候補ごとの感情学習モデルを用いて、機械学習の予測処理により、感情情報を推定する処理である。つまり、図２６のフローチャートは、機械学習の二値分類の予測処理により、感情情報を推定する処理である。

（ステップＳ２６０１）感情推定部３３６は、ステップＳ１９０３で取得された２種類以上の感情元情報を取得する。

（ステップＳ２６０２）感情推定部３３６は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ２６０３）感情推定部３３６は、学習管理部３１１を参照し、ｉ番目の感情情報の候補が存在するか否かを判断する。ｉ番目の感情情報の候補が存在する場合はステップＳ２６０４に行き、存在しない場合はステップＳ２６０９に行く。

（ステップＳ２６０４）感情推定部３３６は、ｉ番目の感情情報の候補と対になるｉ番目の感情学習モデルを学習管理部３１１から取得する。

（ステップＳ２６０５）感情推定部３３６は、ステップＳ２６０１で取得した２種類以上の感情元情報とステップＳ２６０４で取得したｉ番目の感情学習モデルとを機械学習の二値分類を行う予測処理モジュールに与え、当該モジュールを実行する。

（ステップＳ２６０６）感情推定部３３６は、ステップＳ２６０５における実行結果が「真」であるか否かを判断する。「真」であればステップＳ２６０７に行き、「偽」であればステップＳ２６０８に行く。

（ステップＳ２６０７）感情推定部３３６は、ｉ番目の感情情報の候補に対応付けて、ステップＳ２６０５における実行結果の一部であるスコアを図示しないバッファに一時蓄積する。

（ステップＳ２６０８）感情推定部３３６は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ２６０３に戻る。

（ステップＳ２６０９）感情推定部３３６は、最大のスコアを取得し、当該スコアが閾値以上であるか否かを判断する。最大のスコアが閾値以上であればステップＳ２６１０に行き、閾値未満であればステップＳ２６１１に行く。

（ステップＳ２６１０）感情推定部３３６は、最大のスコアと対になる感情情報を崇徳する。上位処理にリターンする。

（ステップＳ２６１１）感情推定部３３６は、「空」の感情情報を取得する。上位処理にリターンする。

なお、図２６のフローチャートにおいて、ステップＳ２６０８からステップＳ２６１１の処理は行わなくても良い。

次に、ステップＳ１９０９の第三の感情推定処理の例について、図２７のフローチャートを用いて説明する。図２７のフローチャートは、感情対応表を用いて、感情情報を推定する処理である。

（ステップＳ２７０１）感情推定部３３６は、ステップＳ１９０３で取得された２種類以上の感情元情報を取得する。ここでの２種類以上の感情元情報は、感情元ベクトルである。

（ステップＳ２７０２）感情推定部３３６は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ２７０３）感情推定部３３６は、学習管理部３１１の感情対応表の中にｉ番目の感情対応情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の感情対応情報が存在する場合はステップＳ２７０４に行き、存在しない場合はステップＳ２７０７に行く。

（ステップＳ２７０４）感情推定部３３６は、ｉ番目の感情対応情報が有するｉ番目の感情元ベクトルを取得する。

（ステップＳ２７０５）感情推定部３３６は、ステップＳ２７０３で取得した感情元ベクトルと、ステップＳ２７０４で取得した感情元ベクトルとの類似度を取得し、ｉ番目の感情対応情報に対応付ける。

（ステップＳ２７０６）感情推定部３３６は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ２７０３に戻る。

（ステップＳ２７０７）感情推定部３３６は、最大の類似度を取得する。

（ステップＳ２７０８）感情推定部３３６は、ステップＳ２７０７で取得した最大の類似度が閾値以上であるか否かを判断する閾値以上であればステップＳ２７０９に行き、閾値未満であればステップＳ２７１０に行く。

（ステップＳ２７０９）感情推定部３３６は、最大の類似度と対になるｉ番目の感情対応情報に対応付いている感情情報を取得する。上位処理にリターンする。

（ステップＳ２７１０）感情推定部３３６は、「空」の感情情報を取得する。上位処理にリターンする。

なお、図２７のフローチャートにおいて、ステップＳ２７０８からステップＳ２７１１の処理は行わなくても良い。

次に、ステップＳ１９１７の出力構成処理の例について、図２８のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ２８０１）構成部３３９は、カレンダーのひな形を格納部３１から取得する。

（ステップＳ２８０２）構成部３３９は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ２８０３）構成部３３９は、行動管理部３１３に格納されているｉ番目の時間帯が存在するか否かを判断する。ｉ番目の時間帯が存在する場合はステップＳ２８０４に行き、存在しない場合は上位処理にリターンする。なお、行動管理部３１３には、１以上の各時間帯に対応付けて、行動情報や感情情報が格納されている。

（ステップＳ２８０４）構成部３３９は、行動管理部３１３に格納されているｉ番目の時間帯が、ステップＳ２８０１で取得したカレンダーのひな形がカバーする期間に含まれるか否かを判断する。含まれる場合はステップＳ２８０５に行き、含まれない場合はステップＳ２８０９に行く。

（ステップＳ２８０５）構成部３３９は、ｉ番目の時間帯と対になる行動情報を行動管理部３１３から取得する。

（ステップＳ２８０６）構成部３３９は、ｉ番目の時間帯と対になる感情情報を行動管理部３１３から取得する。なお、ここで、感情情報を取得できなくても良い。

（ステップＳ２８０７）構成部３３９は、カレンダーのｉ番目の時間帯において、配置する情報であり、ステップＳ２８０５で取得した行動情報を識別可能な情報であり、かつステップＳ２８０６で取得した感情情報を識別可能な情報である時間帯情報を構成する。

（ステップＳ２８０８）構成部３３９は、ステップＳ２８０７で構成した時間帯情報を、ｉ番目の時間帯が特定するカレンダーの中の位置に配置する。

（ステップＳ２８０９）構成部３３９は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ２８０３に戻る。

次に、ステップＳ１９２４の第一の行動学習処理の例について、図２９のフローチャートを用いて説明する。なお、行動学習処理は、例えば、図示しない学習部が行う、とする。学習部は、行動取得装置３とは異なる学習装置でも良い。第一の行動学習処理は、多値分類の行動学習モデルを取得する処理である。

（ステップＳ２９０１）学習部は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ２９０２）学習部は、行動管理部３１３にｉ番目の行動情報等が存在するか否かを判断する。ｉ番目の行動情報等が存在する場合はステップＳ２９０３に行き、存在しない場合はステップＳ２９０５に行く。

（ステップＳ２９０３）学習部は、ｉ番目の行動情報等を用いて、行動教師データを構成し、図示しないバッファに追記する。なお、行動教師データは、通常、２種類以上の行動元情報を説明変数とし、行動情報を目的変数とする情報である。

（ステップＳ２９０４）学習部は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ２９０２に戻る。

（ステップＳ２９０５）学習部は、図示しないバッファに格納されている２以上の行動教師データを、機械学習の学習処理モジュールに与え、当該モジュールを実行し、行動学習モデルを取得する。

（ステップＳ２９０６）学習部は、ステップＳ２９０５で取得した行動学習モデルを学習管理部３１１に蓄積する。

なお、図２９のフローチャートにおいて、学習部は、ステップＳ２９０５およびステップＳ２９０６の学習処理を行わずに、図示しないバッファに２以上の各行動教師データをレコード（行動対応情報）とする行動対応表を学習管理部３１１に蓄積しても良い。

次に、ステップＳ１９２４の第二の行動学習処理の例について、図３０のフローチャートを用いて説明する。第二の行動学習処理は、２以上の各行動情報の候補ごとの二値分類の行動学習モデルを取得する処理である。

（ステップＳ３００１）学習部は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ３００２）学習部は、ｉ番目の種類の行動情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の種類の行動情報が存在する場合はステップＳ３００３に行き、存在しない場合は上位処理にリターンする。

（ステップＳ３００３）学習部は、ｉ番目の種類の行動情報を取得する。

（ステップＳ３００４）学習部は、行動管理部３１３の中の教師データであり、ｉ番目の種類の行動情報を含む行動教師データである２以上の正例を取得する。

（ステップＳ３００５）学習部は、行動管理部３１３の中の教師データであり、ｉ番目の種類の行動情報を含まない行動教師データである２以上の負例を取得する。

（ステップＳ３００６）学習部は、ステップＳ３００４で取得した２以上の正例とステップＳ３００５で取得した２以上の負例とを、機械学習の学習処理モジュールに与え、当該モジュールを実行し、行動学習モデルを取得する。

（ステップＳ３００７）学習部は、ｉ番目の種類の行動情報と対にして、ステップＳ３００６で取得した行動学習モデルを学習管理部３１１に蓄積する。

（ステップＳ３００８）学習部は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３００２に戻る。

次に、ステップＳ１９２５の第一の感情学習処理の例について、図３１のフローチャートを用いて説明する。なお、行動学習処理は、例えば、図示しない学習部が行う、とする。学習部は、行動取得装置３とは異なる学習装置でも良い。第一の感情学習処理は、多値分類の感情学習モデルを取得する処理である。

（ステップＳ３１０１）学習部は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ３１０２）学習部は、行動管理部３１３にｉ番目の感情情報等が存在するか否かを判断する。ｉ番目の感情情報等が存在する場合はステップＳ３１０３に行き、存在しない場合はステップＳ３１０５に行く。

（ステップＳ３１０３）学習部は、ｉ番目の感情情報等を用いて、感情教師データを構成し、図示しないバッファに追記する。なお、感情教師データは、２種類以上の感情元情報を説明変数とし、感情情報を目的変数とする情報である。

（ステップＳ３１０４）学習部は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３１０２に戻る。

（ステップＳ３１０５）学習部は、図示しないバッファに格納されている２以上の感情教師データを、機械学習の学習処理モジュールに与え、当該モジュールを実行し、感情学習モデルを取得する。

（ステップＳ３１０６）学習部は、ステップＳ３１０５で取得した感情学習モデルを学習管理部３１１に蓄積する。

なお、図３１のフローチャートにおいて、学習部は、ステップＳ３１０５およびステップＳ３１０６の学習処理を行わずに、図示しないバッファに２以上の感情教師データをレコード（感情対応情報）とする感情対応表を学習管理部３１１に蓄積しても良い。

次に、ステップＳ１９２５の第二の感情学習処理の例について、図３２のフローチャートを用いて説明する。第二の感情学習処理は、２以上の各感情情報の候補ごとの二値分類の感情学習モデルを取得する処理である。

（ステップＳ３２０１）学習部は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ３２０２）学習部は、ｉ番目の種類の感情情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の種類の感情情報が存在する場合はステップＳ３２０３に行き、存在しない場合は上位処理にリターンする。

（ステップＳ３２０３）学習部は、ｉ番目の種類の感情情報を取得する。

（ステップＳ３２０４）学習部は、行動管理部３１３の中の感情教師データであり、ｉ番目の種類の感情情報を含む感情教師データである２以上の正例を取得する。

（ステップＳ３２０５）学習部は、行動管理部３１３の中の感情教師データであり、ｉ番目の種類の感情情報を含まない感情教師データである２以上の負例を取得する。

（ステップＳ３２０６）学習部は、ステップＳ３２０４で取得した２以上の正例とステップＳ３２０５で取得した２以上の負例とを、機械学習の学習処理モジュールに与え、当該モジュールを実行し、感情学習モデルを取得する。

（ステップＳ３２０７）学習部は、ｉ番目の種類の感情情報と対にして、ステップＳ３２０６で取得した感情学習モデルを学習管理部３１１に蓄積する。

（ステップＳ３２０８）学習部は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３２０２に戻る。

以下、本実施の形態における情報システムＤの具体的な動作例について説明する。今、 サーバ装置４の格納部３１には、１または２以上のユーザの行動元情報を含む多数の教師データを用いて、機械学習の学習処理により取得された行動学習モデルが格納されている。また、格納部３１には、１または２以上のユーザの感情元情報を含む多数の教師データを用いて、機械学習の学習処理により取得された感情学習モデルが格納されている。

また、ユーザ「Ｕ_１」が保持している端末（例えば、スマートウォッチ）である行動取得装置３の格納部３１には、上述した処理により、処理部３３が取得した２以上の連続する各時刻における多数の行動元情報が、図３３に示す行動元管理表に格納されている。

行動元管理表（図３３）は、「ＩＤ」「時情報」「身体データ」「位置情報」「経過時間」を有するレコードである。「ＩＤ」はレコードを識別する情報である。「時情報」は時を特定する情報であり、ここでは「月日」「時刻」「曜日」を有する。「身体データ」は「活動データ」「バイタルデータ」を有する。「バイタルデータ」は、「心拍数」「血圧（上）」「血圧（下）」「体温」を有する。「心拍数」は単位時間（ここでは「１分」）における心拍数である。「血圧（上）」は最高血圧、「血圧（下）」は最低血圧である。「位置情報」は、例えば、実施の形態２で説明した処理により取得された位置情報である。「経過時間」は、同じ行動が始まってから経過した時間である。

そして、ユーザ「Ｕ_１」は、行動取得装置３に出力指示を入力した、とする。そして、行動取得装置３は、出力指示を受け付ける。

次に、行動推定部３３５は、例えば、サーバ装置４にアクセスし、当該サーバ装置４から行動学習モデルと感情学習モデルとを受信し、当該行動学習モデルルと感情学習モデルとを学習管理部３１１に蓄積する。

次に、行動推定部３３５は、例えば、図２２のフローチャートを用いて説明した処理により、図３３の各レコードごとに、時情報、身体データ、位置情報、経過時間等を有する行動元ベクトルを構成する。次に、行動推定部３３５は、学習管理部３１１から行動学習モデルを取得する。次に、行動推定部３３５は、当該行動元ベクトルと行動学習モデルとを機械学習の予測処理モジュールに与え、当該モジュールを実行する。そして、行動推定部３３５は、「ＩＤ＝１」のレコードから「ＩＤ＝２８９」のレコードまでの行動元ベクトルに対しては行動情報「Ａ_１」を取得し、「ＩＤ＝２９０」以降、「ＩＤ＝Ｎ」までのレコードまでの行動元ベクトルに対しては行動情報「Ａ_２」を取得した、とする。そして、蓄積部３３８は、各レコードごとに、行動情報と行動確定フラグ「０」を行動管理部３１３に蓄積する。なお、行動確定フラグおよび感情確定フラグの「０」は未確定であることを示し、「１」は確定していることを示す。

また、感情推定部３３６は、例えば、図２５のフローチャートを用いて説明した処理により、図３３の各レコードごとに、時情報、身体データ、位置情報、経過時間、行動情報等を有する感情元ベクトルを構成する。次に、感情推定部３３６は、学習管理部３１１から感情学習モデルを取得する。次に、感情推定部３３６は、当該感情元ベクトルと感情学習モデルとを機械学習の予測処理モジュールに与え、当該モジュールを実行する。そして、感情推定部３３６は、「ＩＤ＝１」のレコードから「ＩＤ＝２８９」のレコードまでの行動元ベクトルに対しては感情情報「Ｅ_１」を取得し、「ＩＤ＝２９０」以降、「ＩＤ＝Ｎ」までのレコードまでの行動元ベクトルに対しては感情情報「Ｅ_２」を取得した、とする。そして、蓄積部３３８は、各レコードごとに、感情情報と感情確定フラグ「０」を行動管理部３１３に蓄積する。

以上の処理の結果、図３４に示す行動・感情管理表が行動管理部３１３に蓄積される。行動・感情管理表は、「ＩＤ」「行動情報」「行動確定フラグ」「感情情報」「感情確定フラグ」を有する２以上のレコードを有する。

次に、蓄積部３３８は、図３３、図３４のレコードごとに、同じ行動情報（例えば「Ａ_１」）と対になる時刻（例えば、Ｔ_００１，・・・，Ｔ_００２，Ｔ_２８９）の時間帯（例えば、「Ｔ_００１からＴ_２８９」である「ＴＺ_１」）を取得し、時間帯と行動情報とを対応付けて蓄積する。

また、蓄積部３３８は、図３３、図３４のレコードごとに、同じ感情情報（例えば「Ｅ_１」）と対になる時刻（例えば、Ｔ_００１，・・・，Ｔ_００２，Ｔ_２８９）の時間帯（例えば、「Ｔ_００１からＴ_２８９」である「ＴＺ_１」）を取得し、時間帯と感情情報とを対応付けて蓄積する。なお、この段階で、各時間帯に対応する行動確定フラグと感情確定フラグとは、共に「０」である。そして、蓄積された情報の例は、図３５である。図３５は、時間帯情報管理表である。時間帯情報管理表は、「ＩＤ」「時間帯」「行動情報」「行動確定フラグ」「感情情報」「感情確定フラグ」を有する１以上のレコードを有する。

そして、構成部３３９は、蓄積部３３８が蓄積した時間帯と行動情報と感情情報との１以上のセットを用いて、図２８のフローチャートを用いて説明した処理を行い、行動情報ごとの時間帯情報を構成し、カレンダーのひな形に配置し、出力情報を構成する。

次に、出力部３４は、出力情報を出力する。かかる出力例は、図３６である。図３６において、カレンダーにおける各日の各時間帯の推定された行動情報が表示されている。

そして、ユーザ「Ｕ_１」は、時間帯ごとの行動情報が正しければ、表示されている当該行動情報に対して「確定指示」を入力し、推定された行動情報が誤っていれば、正しい行動情報を入力する。また、ユーザ「Ｕ_１」は、時間帯ごとの感情情報が正しければ、出力されている当該感情情報に対して「確定指示」を入力し、推定された感情情報が誤っていれば、正しい感情情報を入力する。ユーザの入力により、図３５の「行動情報」「行動確定フラグ」「感情情報」「感情確定フラグ」が変更されることなる。

以上、本実施の形態によれば、時刻に対応する位置情報を用いて、ユーザの行動を推定できる。

また、本実施の形態によれば、時刻に対応する位置情報と当該時刻に対応するユーザの活動データとを用いて、ユーザの行動を推定できる。

また、本実施の形態によれば、時刻に対応する位置情報と時刻に対応するユーザの活動データと時刻に対応するユーザのバイタルデータとを用いて、ユーザの行動をより精度高く推定できる。

また、本実施の形態によれば、ユーザの行動時の感情を推定できる。

また、本実施の形態によれば、過去の記録を用いて、ユーザの行動をより精度高く推定できる。

また、本実施の形態によれば、２以上のユーザの過去の記録を用いて、ユーザの行動をより精度高く推定できる。

また、本実施の形態によれば、ユーザの行動が推定できなかった場合に、ユーザが居た場所を出力できる。

さらに、本実施の形態によれば、実施の形態２で説明した位置情報の取得方法により取得された屋内等の位置情報を用いて、ＧＰＳ信号が受信できない場所においても、ユーザの行動を精度高く推定できる。

なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における情報システムＤを実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、時刻を取得する時刻取得部と、前記時刻に対応付く位置情報を取得する位置取得部と、前記時刻に対応付く前記位置情報を含む２以上の行動元情報を用いて、前記２以上の各行動元情報が有する前記時刻が特定する時間帯における前記ユーザの行動を特定する行動情報を取得する行動推定部と、前記時間帯における前記行動情報を出力する行動出力部として機能させるためのプログラムである。

（実施の形態４）
本実施の形態と実施の形態３との差異は以下である。つまり、本実施の形態において、行動取得装置がサーバであり、行動取得装置がユーザの端末装置から受信した位置情報等を用いて、ユーザの行動情報や感情情報を推定する。

図３７は、本実施の形態における情報システムＥの概念図である。情報システムＥは、行動取得装置５、１または２以上の端末装置６、および１または２以上の通信装置Ｂを備える。

行動取得装置５は、サーバであり、例えば、クラウドサーバ、ＡＳＰサーバであるが、その種類は問わない。行動取得装置５は、ユーザの端末装置６から位置情報等の行動元情報を受信し、当該行動元情報を用いて、ユーザの行動情報を推定し、当該行動情報を端末装置６に送信する装置である。行動取得装置５は、ユーザの端末装置６から感情元情報を受信し、当該感情元情報を用いて、ユーザの感情情報を推定し、当該行動情報を端末装置６に送信する装置である。

端末装置６は、ユーザが使用する端末である。端末装置６は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、スマートウォッチ、いわゆるパーソナルコンピュータ等であり、その種類は問わない。端末装置６は、位置情報等を含む行動元情報や感情元情報を行動取得装置５に送信し、行動取得装置５から行動情報や感情情報を受信し、出力する端末である。なお、行動元情報や感情元情報を行動取得装置５に送信する装置と、行動取得装置５から行動情報や感情情報を受信し、出力する装置とは異なる装置でも良い。

図３８は、本実施の形態における情報システムＥのブロック図である。図３９は、行動取得装置５のブロック図である。

行動取得装置５は、格納部５１、受信部５２、処理部５３、および送信部５４を備える。格納部５１は、学習管理部３１１、および行動管理部３１３を備える。受信部５２は、位置取得部５２１、活動取得部５２２、およびバイタル取得部５２３を備える。処理部５３は、時刻取得部３３１、行動推定部３３５、感情推定部３３６、蓄積部３３８、および構成部３３９を備える。送信部５４は、行動出力部３４１、および感情出力部３４２を備える。

端末装置６は、端末格納部６１、端末受付部６２、端末受信部６３、端末処理部６４、端末送信部６５、および端末出力部６６を備える。端末格納部６１は、マップ管理部３１２を備える。端末処理部６４は、強度取得部２３１、種類判断部２３２、位置取得部３３２、活動取得部３３３、バイタル取得部３３４、および場所取得部３３７を備える。

行動取得装置５を構成する格納部５１には、各種の情報が格納される。各種の情報は、例えば、上述した学習情報、上述した行動情報である。

受信部５２は、各種の指示や情報を端末装置６から受信する。各種の指示や情報は、例えば、位置情報、活動データ、バイタルデータ、出力指示、確定指示、修正する行動情報、修正する感情情報である。

受信部５２は、位置情報、活動データ、バイタルデータ等を、端末装置６から一度に受信することは好適である。受信部５２は、ユーザ識別子に対応付いた位置情報等を一度に受信することは好適である。ユーザ識別子は、端末装置６を使用するユーザを識別する情報である。ユーザ識別子は、例えば、ユーザＩＤ、電話番号、メールアドレス、端末装置６の識別子である。端末装置６の識別子は、例えば、ＩＰアドレスである。

位置取得部５２１は、端末装置６から位置情報を受信する。かかる位置情報は、時刻に対応付く。位置取得部５２１は、位置情報を受信した場合に、図示しない時計から時刻を取得し、当該時刻と位置情報とを対応付けることは好適である。かかる位置情報は、ユーザ識別子に対応付いていることは好適である。

活動取得部５２２は、端末装置６から活動データを受信する。かかる活動データは、時刻に対応付く。活動取得部５２２は、活動データを受信した場合に、図示しない時計から時刻を取得し、当該時刻と活動データとを対応付けることは好適である。かかる活動データは、ユーザ識別子に対応付いていることは好適である。

バイタル取得部５２３は、端末装置６から１または２種類以上のバイタルデータを受信する。かかるバイタルデータは、時刻に対応付く。バイタル取得部５２３は、バイタルデータを受信した場合に、図示しない時計から時刻を取得し、当該時刻とバイタルデータとを対応付けることは好適である。かかるバイタルデータは、ユーザ識別子に対応付いていることは好適である。

処理部５３は、各種の処理を行う。各種の処理は、例えば、時刻取得部３３１、行動推定部３３５、感情推定部３３６、蓄積部３３８が行う処理である。

送信部５４は、各種の情報を端末装置６に送信する。各種の情報は、例えば、推定した行動情報、推定した感情情報、構成部３３９が構成した出力情報である。

行動出力部３４１は、行動推定部３３５が取得した行動情報であり、時間帯に対応付けられた行動情報を端末装置６に送信する。

感情出力部３４２は、感情推定部３３６が取得した感情情報であり、時間帯に対応付けられた感情情報を端末装置６に送信する。

端末装置６を構成する端末格納部６１には、各種の情報が格納される。各種の情報は、例えば、位置情報、活動データ、バイタルデータである。

端末受付部６２は、各種の指示や情報を受け付ける。各種の指示や情報は、例えば、出力指示、確定指示、推定された行動情報に対してユーザが修正する行動情報、推定された感情情報に対してユーザが修正する感情情報である。

各種の指示や情報の入力手段は、タッチパネルやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。

端末受信部６３は、各種の情報を行動取得装置５から受信する。各種の情報は、例えば、出力情報、行動情報、感情情報である。

端末処理部６４は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、端末受付部６２が受け付けた指示や情報等を、送信する構造の指示や情報等に変更する処理、端末受信部６３が受信した情報を出力する構造に変更する処理等である。

端末送信部６５は、各種の指示や情報を送信する。各種の指示や情報は、例えば、出力指示、確定指示、変更する行動情報、変更する感情情報である。

端末出力部６６は、各種の情報を出力する。各種の情報は、例えば、出力情報、行動情報、感情情報である。

格納部５１、および端末格納部６１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

格納部５１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部５１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部５１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部５１等で記憶されるようになってもよい。

受信部５２、位置取得部５２１、活動取得部５２２、バイタル取得部５２３、送信部５４、行動出力部３４１、感情出力部３４２、端末受信部６３、および端末送信部６５は、例えば、無線または有線の通信手段で実現される。

処理部５３、および端末処理部６４は、通常、プロセッサやメモリ等から実現され得る。処理部５３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。なお、プロセッサは、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ等であり、その種類は問わない。

端末受付部６２は、タッチパネルやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。

端末出力部６６は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。端末出力部６６は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。

次に、行動取得装置５の動作例について、図４０のフローチャートを用いて説明する。図４０のフローチャートにおいて、図１９と同一のステップについて説明を省略する。

（ステップＳ４００１）受信部５２は、端末装置６からユーザ識別子と対になる位置情報等を受信したか否かを判断する。位置情報等を受信した場合はステップＳ４００２に行き、受信しなかった場合はステップＳ４００４に行く。なお、位置情報等は、例えば、ユーザ識別子と位置情報である。位置情報等は、例えば、ユーザ識別子と位置情報、および活動データとバイタルデータのうちの１種類以上の情報である。

（ステップＳ４００２）時刻取得部３３１は、図示しない時計から時刻を取得する。ここで、時刻取得部３３１は、曜日を取得しても良い。また、時刻は、通常、時分を含む。時刻は、年、月、日のうちのいずれか１以上の情報を含んでも良い。

（ステップＳ４００３）蓄積部３３８は、ユーザ識別子に対応付けて、ステップＳ４００１で受信された位置情報等と時刻とを、行動管理部３１３に蓄積する。ステップＳ４００１に戻る。

（ステップＳ４００４）受信部５２は、端末装置６から出力指示を受信したか否かを判断する。出力指示を受信した場合はステップＳ４００５に行き、受信しなかった場合はステップＳ４００９に行く。なお、受信される出力指示は、通常、ユーザ識別子に対応付いている。また、出力指示は、通常、行動情報を取得する期間を特定する期間情報（例えば、「２０２３年１２月１７日から２０２３年１２月２３まで」）を含む。

（ステップＳ４００５）行動推定部３３５は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ４００６）行動推定部３３５は、ステップＳ４００４で受信された出力指示に対応付いているユーザ識別子と対になるｉ番目の行動元情報が、行動管理部３１３に存在するか否かを判断する。ｉ番目の行動元情報が存在する場合はステップＳ４００７に行き、存在しない場合はステップＳ１９１７に行く。

（ステップＳ４００７）行動推定部３３５は、ｉ番目の行動元情報に対応付く行動情報が存在するか否かを判断する。行動情報が存在する場合はステップＳ４００８に行き、存在しない場合はステップＳ１９０４に行く。なお、行動元情報に対応付く行動情報が存在する場合は、通常、当該行動元情報を用いて、既に行動情報の推定が行われている場合である。

（ステップＳ４００８）行動推定部３３５は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ４００６に戻る。

（ステップＳ４００９）受信部５２は、端末装置６から情報等を受信したか否かを判断する。情報等を受信した場合はステップＳ１９２０に行き、受信しなかった場合はステップＳ４０１０に行く。なお、情報等は、例えば、確定指示、修正する行動情報、修正する感情情報である。

（ステップＳ４０１０）受信部５２は、端末装置６から学習指示を受信したか否かを判断する。学習指示を受信した場合はステップＳ１９２４に行き、受信しなかった場合はステップＳ４００１に戻る。

（ステップＳ４０１１）送信部５４は、ステップＳ１９１７で構成された出力情報を端末装置６に送信する。
ステップＳ４００１に戻る。

なお、図４０のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

次に、端末装置６の動作例について、図４１のフローチャートを用いて説明する。図４１のフローチャートにおいて、図１９と同一のステップについて説明を省略する。

（ステップＳ４１０１）端末送信部６５は、端末格納部６１のユーザ識別子を取得し、当該ユーザ識別子に対応付けて、ステップＳ１９０３で取得された位置情報等を行動取得装置５に送信する。

（ステップＳ４１０２）端末送信部６５は、端末格納部６１のユーザ識別子に対応付けて、ステップＳ１９１６で受け付けられた出力指示を行動取得装置５に送信する。なお、出力指示は、通常、期間情報を含む。

（ステップＳ４１０３）端末受信部６３は、行動取得装置５から出力情報を受信したか否かを判断する。出力情報を受信した場合はステップＳ４１０４に行き、受信しなかった場合はステップＳ４１０３に戻る。

（ステップＳ４１０４）端末処理部６４は、受信された出力情報を用いて、出力する出力情報を構成する。端末出力部６６は、当該出力情報を出力する。ステップＳ１９０１に戻る。

（ステップＳ４１０５）端末送信部６５は、端末格納部６１のユーザ識別子に対応付けて、ステップＳ１９１９で受け付けられた情報入力から取得した情報等を行動取得装置５に送信する。ステップＳ１９０１に戻る。

なお、情報等は、例えば、確定指示、変更後の行動情報、変更後の感情情報である。なお、確定指示は、確定する行動情報または確定する感情情報を特定する情報を含む。変更後の行動情報は、修正する行動情報を特定する情報に対応付いている。変更後の感情情報は、修正する感情情報を特定する情報に対応付いている。

なお、図４１のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

以上、本実施の形態によれば、時刻に対応する位置情報を用いて、ユーザの行動を推定できる。

また、本実施の形態によれば、時刻に対応する位置情報と当該時刻に対応するユーザの活動データとを用いて、ユーザの行動を推定できる。

また、本実施の形態によれば、時刻に対応する位置情報と時刻に対応するユーザの活動データと時刻に対応するユーザのバイタルデータとを用いて、ユーザの行動をより精度高く推定できる。

また、本実施の形態によれば、ユーザの行動時の感情を推定できる。

また、本実施の形態によれば、過去の記録を用いて、ユーザの行動をより精度高く推定できる。

また、本実施の形態によれば、２以上のユーザの過去の記録を用いて、ユーザの行動をより精度高く推定できる。

また、本実施の形態によれば、ユーザの行動が推定できなかった場合に、ユーザが居た場所を出力できる。

さらに、本実施の形態における行動取得装置５を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、時刻を取得する時刻取得部と、前記時刻に対応付く位置情報を取得する位置取得部と、前記時刻に対応付く前記位置情報を含む２以上の行動元情報を用いて、前記２以上の各行動元情報が有する前記時刻が特定する時間帯におけるユーザの行動を特定する行動情報を取得する行動推定部と、前記時間帯における前記行動情報を出力する行動出力部として機能させるためのプログラムである。

また、図１６の符号４、および図３７の符号６の各装置は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の行動取得装置等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図１６の符号４、および図３７の符号６の各装置は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図４２は、システム３００のブロック図である。

図１６の符号４、および図３７の符号６の各装置において、コンピュータシステム３００は、ＣＤ－ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４とを含む。

図４２において、コンピュータ３０１は、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＭＰＵ３０１３と、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２等に接続されたバス３０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３０１５と、ＭＰＵ３０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３０１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。

コンピュータシステム３００に、上述した実施の形態の行動取得装置等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ３１０１に記憶されて、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ３１０１またはネットワークから直接、ロードされても良い。

プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態の行動取得装置等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。

なお、上記プログラムにおいて、情報を送信するステップや、情報を受信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。

また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。

また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。

また、上記各実施の形態において、各処理は、単一の装置によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。

本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。

以上のように、本発明にかかる行動取得装置は、時刻に対応する位置情報を用いて、ユーザの行動を推定できるという効果を有し、例えば、ユーザが携帯するスマートウォッチやスマートフォン等として有用である。

Ｄ、Ｅ 情報システム
６ 端末装置
３、５ 行動取得装置
４ サーバ装置
３２、５２ 受信部
３１、５１ 格納部
３３、５３ 処理部
３４ 出力部
４１ サーバ格納部
４２ サーバ受信部
４３ サーバ処理部
４４ サーバ送信部
５４ 送信部
６１ 端末格納部
６２ 端末受付部
６３ 端末受信部
６４ 端末処理部
６５ 端末送信部
６６ 端末出力部
２３１ 強度取得部
２３２ 種類判断部
３３２、５２１ 位置取得部
３１１ 学習管理部
３１２ マップ管理部
３１３ 行動管理部
３３１ 時刻取得部
３３３、５２２ 活動取得部
３３４、５２３ バイタル取得部
３３５ 行動推定部
３３６ 感情推定部
３３７ 場所取得部
３３８ 蓄積部
３３９ 構成部
３４１ 行動出力部
３４２ 感情出力部

Claims (14)

1. 時刻を取得する時刻取得部と、
   ３以上の各通信装置から当該通信装置を識別する装置識別子を含む電波を受信する受信部と、
   前記３以上の各通信装置ごとに、時系列の電波強度を取得する強度取得部と、
   前記強度取得部が取得した時系列の前記電波強度を用いて、前記３以上の各通信装置が固定されている固定端末であるか、移動している移動端末であるかを判断する種類判断部と、
   前記種類判断部が固定端末であると判断した３以上の前記通信装置の電波強度を用いて、前記時刻に対応付く位置情報であり、屋内における前記位置情報を取得する位置取得部と、
   前記時刻に対応付く前記位置情報を含む２以上の行動元情報を用いて、前記２以上の各行動元情報が有する前記時刻が特定する時間帯におけるユーザの行動を特定する行動情報を取得する行動推定部と、
   前記時間帯における前記行動情報を出力する行動出力部とを具備する行動取得装置。
2. 前記時刻に対応付くユーザの活動データを取得する活動取得部または、前記時刻に対応付くユーザの１または２種類以上のバイタルデータを取得するバイタル取得部をさらに具備し、
   前記行動推定部は、
   前記時刻に対応付く前記位置情報と、前記活動データまたは１種類以上の前記バイタルデータとを含む２以上の行動元情報を用いて、前記時間帯における前記行動情報を取得する請求項１記載の行動取得装置。
3. 前記時刻に対応付くユーザの活動データを取得する活動取得部と、
   前記時刻に対応付くユーザの１または２種類以上のバイタルデータを取得するバイタル取得部とをさらに具備し、
   前記行動推定部は、
   前記時刻に対応付く前記位置情報と前記活動データと１種類以上の前記バイタルデータとを含む２以上の行動元情報を用いて、前記時間帯における前記行動情報を取得する請求項１記載の行動取得装置。
4. 前記行動元情報を用いて、前記時間帯における前記ユーザの感情に関する感情情報を取得する感情推定部と、
   前記行動推定部は、
   前記感情情報をも用いて、前記時間帯における前記行動情報を取得する請求項１から請求項３いずれか一項に記載の行動取得装置。
5. 前記行動推定部は、
   直前の行動情報を含む１以上の過去の行動情報をも用いて、前記時間帯における前記行動情報を取得する請求項１から請求項３いずれか一項に記載の行動取得装置。
6. 前記行動情報または前記行動元情報を用いて、前記時間帯における前記ユーザの感情に関する感情情報を取得する感情推定部と、
   前記感情情報を出力する感情出力部とをさらに具備する請求項１記載の行動取得装置。
7. 前記感情推定部は、
   １または２以上の行動元情報または行動情報と、感情情報とを有する２以上の教師データに基づく学習情報が格納されている学習管理部の前記学習情報と、前記行動推定部が取得した前記行動情報または当該行動情報を取得する元になった前記行動元情報を用いて、前記時間帯における前記感情情報を取得する請求項６記載の行動取得装置。
8. 前記行動推定部は、
   １または２以上の行動元情報と行動情報とを有する２以上の教師データに基づく学習情報が格納されている学習管理部の前記学習情報と、前記時刻に対応付く前記位置情報を含む２以上の前記行動元情報とを用いて、前記時間帯における前記行動情報を取得する請求項１記載の行動取得装置。
9. 前記２以上の教師データのうちの少なくとも一つの教師データが有する前記行動情報は、ユーザが入力した行動情報である請求項７記載の行動取得装置。
10. 前記２以上の教師データのうちの少なくとも２以上の各教師データが有する前記行動情報は、２以上の各ユーザに対する行動情報である請求項９記載の行動取得装置。
11. 位置情報に対応する場所情報を有するマップが格納されているマップ管理部を参照し、前記位置取得部が取得した前記位置情報に対応する場所情報を取得する場所取得部をさらに具備し、
    前記行動出力部は、
    前記行動推定部が前記行動情報を取得できない場合に、前記場所取得部が取得した前記場所情報を出力する請求項１記載の行動取得装置。
12. 前記行動推定部が取得した前記行動情報を前記時間帯に対応付けて、２以上の各時間帯に対応付く行動情報が格納される行動管理部に蓄積する蓄積部をさらに具備し、
    前記行動情報は、確定した行動情報であるか否かが判別可能であり、
    前記行動出力部は、
    確定した行動情報と未確定の行動情報とを視覚的に区別可能に、２以上の行動情報を出力する請求項１記載の行動取得装置。
13. 時刻取得部と、受信部と、強度取得部と、種類判断部と、位置取得部と、行動推定部と、行動出力部とにより実現される行動取得方法であって、
    前記時刻取得部が、時刻を取得する時刻取得ステップと、
    前記受信部が、３以上の各通信装置から当該通信装置を識別する装置識別子を含む電波を受信する受信ステップと、
    前記強度取得部が、前記３以上の各通信装置ごとに、時系列の電波強度を取得する強度取得ステップと、
    前記種類判断部が、前記強度取得部が取得した時系列の前記電波強度を用いて、前記３以上の各通信装置が固定されている固定端末であるか、移動している移動端末であるかを判断する種類判断ステップと、
    前記位置取得部が、前記種類判断部が固定端末であると判断した３以上の前記通信装置の電波強度を用いて、前記時刻に対応付く位置情報であり、屋内における前記位置情報を取得する位置取得ステップと、
    前記行動推定部が、前記時刻に対応付く前記位置情報を含む２以上の行動元情報を用いて、前記２以上の各行動元情報が有する前記時刻が特定する時間帯におけるユーザの行動を特定する行動情報を取得する行動推定ステップと、
    前記行動出力部が、前記時間帯における前記行動情報を出力する行動出力ステップとを具備する行動取得方法。
14. コンピュータを、
    時刻を取得する時刻取得部と、
    ３以上の各通信装置から当該通信装置を識別する装置識別子を含む電波を受信する受信部と、
    前記３以上の各通信装置ごとに、時系列の電波強度を取得する強度取得部と、
    前記強度取得部が取得した時系列の前記電波強度を用いて、前記３以上の各通信装置が固定されている固定端末であるか、移動している移動端末であるかを判断する種類判断部と、
    前記種類判断部が固定端末であると判断した３以上の前記通信装置の電波強度を用いて、前記時刻に対応付く位置情報であり、屋内における前記位置情報を取得する位置取得部と、
    前記時刻に対応付く前記位置情報を含む２以上の行動元情報を用いて、前記２以上の各行動元情報が有する前記時刻が特定する時間帯におけるユーザの行動を特定する行動情報を取得する行動推定部と、
    前記時間帯における前記行動情報を出力する行動出力部として機能させるためのプログラム。

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