WO2011138972A1 - 情報処理装置、端末、サーバ及びデータ転送方法 - Google Patents

情報処理装置、端末、サーバ及びデータ転送方法 Download PDF

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WO2011138972A1
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information
predicted
data
prefetching
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PCT/JP2011/060678
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十河　卓司
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日本電気株式会社
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    • G06Q99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
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    • G06F8/40—Transformation of program code
    • G06F8/41—Compilation
    • G06F8/44—Encoding
    • G06F8/443—Optimisation
    • G06F8/4441—Reducing the execution time required by the program code
    • G06F8/4442—Reducing the number of cache misses; Data prefetching
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06N7/01—Probabilistic graphical models, e.g. probabilistic networks
    • G—PHYSICS
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    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management

Definitions

  • the present invention relates to an information processing device, a terminal, a server, and a data transfer method, and more particularly, to an information processing device, a terminal, a server, and a data transfer method for transferring the data before the time when the data is needed.
  • Patent Document 1 describes an example of a data prefetching system related to such a method. This data prefetching system operates as follows. First, the usage status prediction unit predicts data to be used in the terminal (used by the user) based on the history of user behavior, the schedule of the day, and the like.
  • the arrangement method control unit executes scheduling of the data prefetching process based on the prediction result and the cost for the cache process such as a communication fee.
  • the arrangement method control unit acquires server data based on the scheduling result and caches the data in the mobile terminal.
  • Patent Document 2 describes another example of a related data prefetching system. This data prefetching system suppresses the entire data transfer amount by selecting and prefetching only data having a high possibility (importance) that data is used.
  • the prefetch candidate data determined not to be cached may include data that is highly required to be originally cached.
  • prefetching may not be in time and necessary prefetch candidate data may not be cached.
  • the network is available at the time when the data is used, it is determined that the necessity of prefetching and caching is low even if the importance (possibility of use) of the data is high.
  • a determination criterion may be used.
  • the related data prefetching system described above does not consider “a situation where the data is predicted to be used” as a criterion for determining whether or not to prefetch data.
  • An object of the present invention is to provide an information processing apparatus, a terminal, a server, and a data transfer method that can solve the above-described problems.
  • the information processing apparatus predicts usage data, which is data that the terminal will use in the future, based on action schedule information that predicts the behavior of the user of the terminal, and uses data identification that identifies the predicted usage data Based on the utilization schedule information and the communication environment information related to the communication environment of the terminal, the usage data prediction unit that outputs information predicts the communication situation in the situation indicated by the action schedule information, and the predicted communication A communication status prediction unit that outputs status information; a prefetching necessity calculation unit that calculates a prefetching necessity level for each usage data based on the usage data identification information and the predicted communication status information; Including.
  • the terminal of the present invention predicts usage data, which is data that the terminal will use in the future, based on the action schedule information that predicts the behavior of the user of the terminal, and uses usage data identification information that identifies the predicted usage data. Based on the action schedule information to be output and the communication environment information related to the communication environment of the terminal, the terminal predicts the communication situation in the situation indicated by the action schedule information, and the predicted communication situation A communication status prediction unit that outputs information; and a prefetching requirement calculation unit that calculates a prefetching necessity level for each usage data based on the usage data identification information and the predicted communication status information.
  • the server of the present invention uses usage data identification information for predicting usage data, which is data to be used in the future by the terminal, and identifying the predicted usage data, based on behavior schedule information in which the behavior of the user of the terminal is predicted. Based on the action schedule information to be output and the communication environment information related to the communication environment of the terminal, the terminal predicts the communication situation in the situation indicated by the action schedule information, and the predicted communication situation A communication status prediction unit that outputs information; and a prefetching requirement calculation unit that calculates a prefetching necessity level for each usage data based on the usage data identification information and the predicted communication status information.
  • usage data identification information for predicting usage data that is data to be used in the future by the terminal and identifying the predicted usage data based on behavior schedule information in which the behavior of the user of the terminal is predicted
  • the terminal predicts the communication status in the situation indicated by the action schedule information based on the action schedule information and the communication environment information related to the communication environment of the terminal, and the predicted communication status information
  • a step of calculating a prefetching necessary degree for each usage data based on the usage data identification information and the predicted communication status information.
  • the program recorded in the non-volatile medium of the present invention predicts usage data that is data to be used in the future by the terminal based on behavior schedule information that predicts the behavior of the user of the terminal, and identifies the predicted usage data Based on the action schedule information and the communication environment information related to the communication environment of the terminal, the communication status in the situation indicated by the action schedule information is predicted and predicted.
  • a computer is caused to execute a process of outputting communication status information, a process of calculating a read-ahead necessity level for each usage data based on the usage data identification information and the predicted communication status information.
  • the present invention has an effect that it is possible to obtain an appropriate criterion for selecting data that is highly necessary for prefetching so that it can be prefetched more and earlier.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the first exemplary embodiment of the present invention.
  • the information processing apparatus includes a mobile terminal 100 and a server 200.
  • the mobile terminal 100 includes an action prediction unit 101, a usage data prediction unit 102, a communication status prediction unit 103, a prefetch necessity calculation unit 104, a prefetch target selection unit 105, a prefetch unit 106, and a cache unit 107.
  • Each of these units may be configured by a computer including a CPU and a nonvolatile storage medium.
  • the storage medium may store a program for causing each unit to function by a computer.
  • Server 200 includes a data distribution unit 201.
  • the data distribution unit 201 may also be configured by a computer.
  • the mobile terminal 100 and the server 200 are connected via a communication path (not shown) in which communication may be interrupted.
  • This communication path may be in a form appropriately using a plurality of communication paths.
  • a wired connection may be used, and when the user is moving by train or car, a wireless connection may be used.
  • Wired connection basically has no possibility of communication interruption, but wireless connection has different communication speeds depending on the communication path to be used.
  • communication may be interrupted depending on the location, such as underground or in a tunnel.
  • the behavior prediction unit 101 predicts the behavior of the user of the mobile terminal 100 such as the future operation content and the movement destination. This predicted action information is also called action schedule information.
  • the behavior prediction unit 101 stores and outputs behavior schedule information.
  • the action schedule information may be data of an action schedule list.
  • the behavior prediction unit 101 uses an operation history, a movement history, and a user schedule of the mobile terminal 100. Note that the operation history, movement history, and user schedule of the mobile terminal 100 are also referred to as prediction reference information.
  • the prediction reference information is data stored in a storage unit (not shown) of the mobile terminal 100 in accordance with the operation and movement of the mobile terminal 100.
  • the usage data prediction unit 102 predicts usage data that is data to be used in the future by an application (not shown) of the mobile terminal 100. Next, the usage data prediction unit 102 outputs usage data identification information of the predicted usage data. This usage data for future use is also referred to as prefetch candidate data. The usage data prediction unit 102 stores and outputs usage data identification information for identifying the predicted usage data (prefetch candidate data).
  • the communication status prediction unit 103 predicts the future communication status of the mobile terminal 100 based on information about the communication environment that is held in advance and the user behavior predicted by the behavior prediction unit 101. Next, the communication status prediction unit 103 outputs data of the predicted communication status.
  • the information related to the communication environment is, for example, a list indicating whether or not the network connection service can be used and the communication speed in the user's home, office floor, conference room, station, store, and the like. Further, for example, the information related to the communication environment is a map showing a service area of a mobile phone, a map showing a tunnel or underground part on a road or a railroad, and the like. The information regarding the communication environment may be information that the mobile terminal 100 has received from the network and stored.
  • the prefetching necessity degree calculation unit 104 uses the prefetching candidate data predicted by the usage data prediction unit 102 and the future communication status (communication status data) predicted by the communication status prediction unit 103. Calculate the need for prefetching.
  • the prefetching requirement calculation unit 104 outputs the calculated prefetching necessity level of the usage data.
  • the prefetch target selection unit 105 sorts the usage data to be prefetched based on the prefetching necessity level of the usage data calculated by the prefetching necessity degree calculation unit 104.
  • the prefetch target selection unit 105 outputs usage data identification information of the selected usage data.
  • the prefetch unit 106 acquires the usage data selected by the prefetch target selection unit 105 from the data distribution unit 201 of the server 200 based on the usage data identification information.
  • the prefetch unit 106 stores the acquired usage data in the cache unit 107. Usage data stored in the cache unit 107 is used by an application (not shown) of the mobile terminal 100.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the overall operation of the present embodiment.
  • the behavior prediction unit 101 predicts the behavior of the user of the mobile terminal 100, such as the future operation content and the destination, and generates and outputs a behavior schedule list 630 as shown in FIG. 3 (step of FIG. 2).
  • S101 FIG. 3 is a diagram illustrating a structure and an example of the action schedule list 630.
  • the action schedule list 630 includes one or more pairs of actions for the time and the time. Referring to the example of FIG.
  • the action schedule list 630 is such that, for example, the user moves from home to work at 7:00 to 8:00, and the user uses the mail application of the mobile terminal 100 from 9:00 to 9:30. Etc. are shown. In the action schedule list 630, as shown in the example of FIG. 3, the times corresponding to a plurality of actions may overlap.
  • the behavior prediction unit 101 may accumulate an operation history and a travel history of the user's past mobile terminal 100 and predict future behavior based on the history. The behavior prediction unit 101 may also predict future behavior based on the current time, the current location of the user, and the current status of the user.
  • the current information of the user is, for example, that the mobile terminal 100 is connected to the office network and is in the office, or that the user is driving a car because the drive mode is set.
  • the current time, the current position of the user, and the current status of the user are also referred to as prediction reference information.
  • the behavior prediction unit 101 may predict a future behavior based on the schedule of the day of the user. Further, if the mobile terminal 100 has a navigation function, the behavior prediction unit 101 uses the currently guided route indicated by the navigation function as the future travel route (also referred to as prediction reference information), and predicts future behavior. Good.
  • the behavior prediction unit 101 presents the behavior schedule list 630 predicted in this way to the user, and the behavior schedule list 630 based on the correction information (also referred to as prediction reference information) of the user as necessary. May be generated.
  • the behavior prediction unit 101 is based on information (also referred to as prediction reference information) explicitly set by the user, such as “I am in the office during this time” or “I travel by train at this time”.
  • the list 630 may be generated.
  • the use data predicting unit 102 predicts use data to be used in the future by an application (not shown) of the mobile terminal 100, as shown in FIG.
  • Such usage data list 631 is generated and output (step S102).
  • the usage data list 631 includes one or more pairs of usage times and usage data identification information for the usage times.
  • the usage data list 631 indicates usage data identification information of usage data predicted to be used by the application of the mobile terminal 100 along time.
  • the usage data identification information in FIG. 4 indicates the type of usage data, the type may be a code.
  • the usage data list 631 indicates, for example, that the usage data prediction unit 102 has predicted that new mail and mail within one week will be used from 9:00 to 9:30.
  • the usage data prediction unit 102 predicts it based on “application (mail) usage” at the time “9:00 to 9:30” in the action schedule list 630 shown in FIG.
  • the usage data list 631 indicates that, for example, the usage data prediction unit 102 has predicted that the transfer search result for going out from the workplace will be used from 10:00 to 11:00.
  • the usage data prediction unit 102 predicts it based on “application (Web / transfer search) usage” at the time “10:00 to 11:00” in the action schedule list 630 shown in FIG. .
  • the usage data prediction unit 102 calculates the importance of usage data based on predetermined criteria (for example, the importance defined for each application type and each usage data type). Also good.
  • predetermined criteria for example, the importance defined for each application type and each usage data type. Also good.
  • the usage data list 632 is a diagram showing a structure and an example of the usage data list 632 to which the importance is added.
  • the importance of the usage data list 632 means that the larger the numerical value, the higher the possibility that the application will use the usage data indicated by the usage data identification information in the usage data list 632.
  • the importance of the usage data list 632 means that the larger the numerical value, the greater the loss of the user when the usage data cannot be used by the application.
  • the importance may be expressed by quantitative information such as a value of use probability, or may be expressed by qualitative information such as “high, medium, low”.
  • the communication status prediction unit 103 predicts the future communication status of the mobile terminal 100 based on the action schedule list 630 generated by the behavior prediction unit 101 and information on the communication environment, and the communication status as shown in FIG. A list 633 is generated and output (step S103).
  • the communication status is predicted, information about the communication environment such as a service area map of a mobile phone, a tunnel in a road or a railway, or a section of an underground part is used.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a structure and an example of the communication status list 633.
  • the communication status list 633 includes one or more combinations of time, place, and corresponding communication status (communication available time). Referring to the example of FIG.
  • the communication status list 633 indicates the communication status at the location (on the movement route if moving) based on the location of the mobile terminal 100 at each time, by the ratio of the communicable time. ing.
  • the communication status (communication available time) “0.4” in the communication status list 633 means “communication can be performed for 40% of the time” within the time.
  • the communication status prediction unit 103 sets the communication status to “0.4” on the movement path between the home and the workplace, for example, “1.0” at the workplace, and the route between the workplace and the place to go. In the above, “0.7” is set.
  • the communication status (communication available time) of the communication status list 633 may be expressed by quantitative information such as radio wave intensity and available communication speed, or qualitative such as “good, bad, unavailable”.
  • the prefetching necessity calculation unit 104 calculates the necessity of prefetching usage data. Subsequently, the prefetching requirement calculation unit 104 generates and outputs a prefetching necessity list 634 as shown in FIG. 7 based on the calculated prefetching necessity level of the usage data (step S104).
  • FIG. 7 is a diagram showing a structure and an example of the prefetch necessity list 634. As illustrated in FIG. 7, the prefetching necessity level list 634 includes one or more combinations of time, usage data identification information, and prefetching degree of necessity. Referring to the example of FIG.
  • the prefetching requirement level list 634 indicates usage data identification information of usage data that may be used along with the time and the prefetching necessity level.
  • the read-ahead need may be expressed as quantitative information such as a probability value referring to usage data on the cache, or expressed as qualitative information such as “high, medium, low”. Also good.
  • the usage data list generated by the usage data prediction unit 102 is the usage data list 632 as shown in FIG. 5, the prefetching requirement calculation unit 104 sets the prefetching necessity level in the prefetching requirement level list 634 to the communication status list. Calculation may be performed based on the importance of the usage data list 632 in addition to the communication status (communication available time) 633. A specific example will be described.
  • the prefetching necessity in FIG. 7 is calculated by the above formula.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a structure and an example of the determination table 635.
  • the decision table 635 includes a matrix of P and Q represented by qualitative information.
  • the prefetching target selection unit 105 determines whether to prefetch the usage data corresponding to the usage data identification information of the prefetching necessity level list 634. .
  • the prefetch target selection unit 105 generates an extraction list 636 as shown in FIG. 9 (step S105).
  • the predetermined criterion may be to exclude use data corresponding to a degree of necessity equal to or less than a predetermined threshold from being prefetched.
  • the predetermined determination criterion may be that the ratio (for example, 20%) to the total number of pre-read targets is excluded from the pre-read targets in the pre-read necessity list 634 having a low pre-read need.
  • the operation based on a predetermined determination criterion may be based on the following operation. First, the prefetch target selection unit 105 acquires a prefetched data size (for example, 50% of the cache capacity) that is appropriately set in advance in consideration of the cache capacity.
  • the prefetch target selection unit 105 includes the use data corresponding to the use data identification information included in the prefetch necessity list 634 so that the total data size of the prefetch target use data falls within the prefetch data size. It is excluded from the prefetch target in order from the lowest prefetch necessity.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a structure and an example of the extraction list 636. As illustrated in FIG. 9, the extraction list 636 includes one or more combinations of time, usage data identification information, and prefetching necessity extracted from the prefetching necessity degree list 634 as prefetching targets. Referring to the example of FIG.
  • the extraction list 636 shows an example in the case where the prefetching necessity level in the prefetching necessity degree list 634 is extracted with a threshold value of 0.3 or more.
  • the prefetch unit 106 acquires usage data from the data distribution unit 201 of the server 200 (steps S106 to S107).
  • the prefetch unit 106 stores the acquired usage data in the cache unit 107 (step S108).
  • the prefetching unit 106 repeats steps S106 to S108 until it acquires and caches all the usage data determined by the prefetching target selection unit 105 when prefetching.
  • the mobile terminal 100 prefetches not only the usage data but also the application program. It may be. That is, when the action schedule list 630 indicates that a specific application is used, the mobile terminal 100 may perform the following in step S106 described above. First, the mobile terminal 100 acquires a corresponding application program from the server 200. Next, the mobile terminal 100 may store the acquired application program in the cache unit 107. In addition, in steps S106 to S107, the mobile terminal 100 may perform prefetching in order from usage data having a high prefetching necessity.
  • step S105 the mobile terminal 100 does not extract the prefetch target by the prefetch target selection unit 105, but prefetches the corresponding usage data in the order of the prefetch necessity in the prefetch necessity degree list 634 in steps S106 to S107. You may do it. In this case, by discontinuing the prefetching process when there is no free space in the cache, it is possible to prefetch the usage data having a high need for prefetching by an amount that fits in the cache.
  • FIG. 10 is a block diagram showing the configuration of the second exemplary embodiment of the present invention.
  • the information processing apparatus includes a mobile terminal 300 and a server 200.
  • the mobile terminal 300 includes a prefetch planning unit 108 and the prefetch unit 106 is replaced with a prefetch unit 109. Except for the addition of the prefetch planning unit 108 and the replacement of the prefetch unit 106 with the prefetch unit 109, the configuration is the same as that of the first embodiment, and the same components are denoted by the same reference numerals.
  • the prefetch planning unit 108 plans the order and timing for acquiring the usage data selected by the prefetch target selection unit 105 based on the future communication status predicted by the communication status prediction unit 103 and acquiring the selected usage data from the server 200. .
  • the prefetching unit 109 acquires usage data from the data distribution unit 201 of the server 200 based on the prefetching plan determined by the prefetching planning unit 108 and stores it in the cache unit 107.
  • the prefetch planning unit 108 and the prefetching unit 109 may be configured as a partial function of the computer.
  • FIG. 11 is a flowchart showing the overall operation of the present embodiment. Steps S201 to S205 in FIG. 11 are the same as steps S101 to S105 in the first embodiment shown in FIG.
  • the prefetch planning unit 108 acquires from the server 200 the usage data shown in the extraction list 636 as shown in FIG.
  • the prefetch planning unit 108 determines the acquisition start time of each usage data based on the size of each usage data in the extraction list 636, the communication status (communication available time) in the communication status list 633 at each time in the extraction list 636, and the like. Ask for.
  • the acquisition start time is a time at which the prefetching unit 109 can complete the prefetching of each usage data by the usage time of each usage data in the extraction list 636.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a structure and an example of the plan list 637.
  • the plan list 637 includes one or more combinations of usage data identification information, prefetching necessity, acquisition limit time, expected acquisition time (minutes), and acquisition start time.
  • the plan list 637 has acquired each usage data up to 5 minutes before the start of use or the time when acquisition is not possible, and is up to twice as long as the time expected to be acquired. Scheduled to meet the look-ahead requirement of taking time.
  • the acquisition impossible time is, for example, a time when the network is completely interrupted or a stable network cannot be used. Note that such scheduling processing is described in, for example, Patent Document 2, and details thereof are omitted.
  • the prefetching unit 109 acquires usage data from the data distribution unit 201 of the server 200 (steps S207 to S208) and stores it in the cache unit 107 ( Step S209). The prefetching unit 109 repeats steps S207 to S209 until all the usage data in the plan list 637 are acquired and cached.
  • step S206 when scheduling that satisfies the above-described prefetch conditions cannot be performed, that is, when the prefetching is not in time, the prefetching unit 109 excludes the plan list 637 from the prefetching targets in ascending order of necessity of prefetching. May be.
  • the operation of the mobile terminal 300 may return to step S205, change the threshold, and perform prefetch target selection again to perform prefetch target reduction processing.
  • the prefetch planning unit 108 may generate a plan list 637 that opens a prefetch interval so that a load is not applied to the network and the server 200 in the prefetch processing of a plurality of usage data.
  • the prefetch planning unit 108 may generate the plan list 637 so that the prefetching timing is not too early for usage data that is frequently updated.
  • the first effect of the present embodiment described above is that the use of the prefetch target is reduced by reducing the prefetch target when there is too much prefetch target usage data for the expected network state. The point is that the prefetching process can be completed more reliably by the time data is used. This is because the prefetch planning unit 108 and the prefetch unit 109 control the timing at which the usage data selected by the prefetch target selection unit 105 is acquired from the server 200.
  • FIG. 13 is a block diagram showing the configuration of the third exemplary embodiment of the present invention.
  • the information processing apparatus according to the present embodiment includes a mobile terminal 400 and a server 500.
  • the mobile terminal 400 includes a behavior information collection unit 401, a prefetch unit 106, and a cache unit 107.
  • the server 500 includes a behavior prediction unit 101, a usage data prediction unit 102, a communication status prediction unit 103, a prefetch necessity calculation unit 104, a prefetch target selection unit 105, and a data distribution unit 201.
  • the difference from the first embodiment shown in FIG. 1 is that the behavior prediction unit 101, the usage data prediction unit 102, the communication status prediction unit 103, the prefetch necessity calculation unit 104, and the prefetch target selection unit 105 are moved.
  • the point is that it is arranged in the server 500 instead of the terminal 400. Furthermore, it differs from the first embodiment in that a behavior information collection unit 401 is added to the mobile terminal 400.
  • symbol is attached
  • the behavior information collection unit 401 of the mobile terminal 400 collects behavior information such as a user's past operation history and movement history of the mobile terminal 400 and transmits the behavior information to the server 500.
  • the behavior information collection unit 401 of the mobile terminal 400 collects behavior information such as an operation history and a movement history of the mobile terminal 400 and transmits it to the server 500 (step S301 in FIG. 14).
  • the behavior prediction unit 101 of the server 500 predicts the behavior of the user of the mobile terminal 400 such as the future operation content and the movement destination based on the received behavior information (step S302 in FIG. 14).
  • steps S303 to S306 are the same as steps S102 to S105 of the first embodiment shown in FIG.
  • the prefetch unit 106 acquires an extraction list 636 as shown in FIG. 9 generated by the prefetch target selection unit 105 (step S307).
  • the prefetch unit 106 acquires usage data corresponding to the usage data identification information included in the acquired extraction list 636 from the data distribution unit 201 of the server 200 (steps S308 to S309).
  • the prefetch unit 106 stores the acquired usage data in the cache unit 107 (step S310).
  • the prefetch unit 106 repeats steps S308 to S310 until it acquires and caches all the usage data determined by the prefetch target selection unit 105 when prefetching.
  • the prefetching unit 106 may acquire the extraction list 636 in a plurality of times instead of acquiring it at once. That is, the prefetch unit 106 may operate as follows. First, in step S307, the prefetch unit 106 determines information corresponding to the usage data to be prefetched first (for example, usage data indicated by the usage data identification information on the first line of the extraction list 636). Next, the prefetch unit 106 acquires usage data corresponding to the determined usage data identification information. Next, the prefetch unit 106 stores the acquired usage data in the cache unit 107 (steps S308 to S310). Next, returning to step S307, the prefetch unit 106 determines utilization data to be prefetched next.
  • the prefetch unit 106 determines utilization data to be prefetched next.
  • the prefetch unit 106 may repeat the above processing until all usage data has been acquired.
  • the server 500 has functions for prefetching calculation and data distribution. However, these functions may be arranged in a plurality of different servers. That is, the server 500 in FIG. 13 may be configured with a prefetch target calculation server and a data distribution server including the data distribution unit 201.
  • the prefetch target calculation server includes an action prediction unit 101, a usage data prediction unit 102, a communication status prediction unit 103, a prefetch necessity calculation unit 104, and a prefetch target selection unit 105.
  • the data distribution server includes a data distribution unit 201.
  • a prefetch planning unit 108 may be provided between the prefetch target selection unit 105 and the prefetch unit 106 to schedule the prefetch process.
  • the behavior prediction unit 101 determines the current position of the mobile terminal 400 based on the communication status. It is possible to estimate future destinations and user operations. In this case, this embodiment may be configured not to include the behavior information collection unit 401. As an example of such communication, a web application that displays a map around the current position may request a map image from the server 500 using the current position as a parameter.
  • the behavior predicting unit 101 uses only the various usage data (not shown) such as the schedule stored in the server 500, and the current position of the mobile terminal 400 and the future destination
  • the present embodiment may be configured not to include the behavior information collection unit 401.
  • the first effect of the present embodiment described above is that prediction of usage data that is a prefetch candidate, calculation of importance, and calculation of prefetching necessity can be performed with higher accuracy. It is a point that becomes possible.
  • the reason is that information that is more efficient to be acquired and processed by the server 500 than the mobile terminal 400, such as network congestion, traffic information such as train delays and road congestion, link structure of Internet web pages, etc. This is because only the information held by the server 500 is used.
  • the second effect of the present embodiment described above is that a more accurate behavior prediction can be performed using a general user behavior pattern, which is statistically calculated from a plurality of user behavior histories. It is.
  • action history of a plurality of users is aggregated in the server 500 from the action information collection unit 401 of the mobile terminal 400.
  • the third effect of the present embodiment described above is that the process for prediction can be executed at high speed.
  • FIG. 15 is a block diagram showing a configuration of the fourth exemplary embodiment of the present invention.
  • the information processing apparatus of the present embodiment includes a usage data prediction unit 102, a communication status prediction unit 103, and a prefetching necessity degree calculation unit 104.
  • the usage data predicting unit 102 predicts usage data to be used by the terminal in association with the action schedule information in which the behavior of the user of the terminal is predicted.
  • the communication status prediction unit 103 predicts the communication status in the situation indicated by the action schedule information based on the action schedule information and the communication environment information given in advance.
  • the prefetching requirement calculation unit 104 calculates the prefetching necessity for each usage data based on the predicted usage data information and the predicted communication status information.
  • the information processing apparatus of each of the above-described embodiments may be an information processing apparatus configured by a general-purpose computer as illustrated in FIG.
  • FIG. 16 is a block diagram illustrating a configuration of an information processing apparatus that causes a computer to execute predetermined processing according to the program of the present invention.
  • the information processing apparatus includes a CPU (Central Processing Unit) 710, a disk device 720, a storage unit 730, and a communication unit 750.
  • a CPU Central Processing Unit
  • Behavior prediction unit 101, usage data prediction unit 102, communication status prediction unit 103, prefetching requirement calculation unit 104, prefetching target selection unit 105, prefetching unit 106, prefetching planning unit 108, prefetching unit 109, data distribution unit of each embodiment 201 and the action information collection unit 401 correspond to the CPU 710, the disk device 720, and the storage unit 730. Further, the cache unit 107 in each embodiment corresponds to the storage unit 730.
  • the CPU 710 expands the program stored in the disk device 720, for example, in the storage unit 730, and based on the expanded program, the behavior prediction unit 101, the usage data prediction unit 102, and the communication status prediction described in the above embodiments.
  • the same processing as that of the unit 103, the prefetching necessity calculation unit 104, the prefetching target selection unit 105, the prefetching unit 106, the prefetching planning unit 108, the prefetching unit 109, the data distribution unit 201, and the behavior information collection unit 401 is executed.
  • the disk device 720 stores the program.
  • the storage unit 730 stores the expanded program.
  • the storage unit 730 stores usage data in the same manner as the cache unit 107.
  • the storage unit 730 stores an action schedule list 630, a usage data list 631, a usage data list 632, a communication status list 633, a prefetching necessity level list 634, a decision table 635, an extraction list 636, and a plan list 637.
  • the communication unit 750 is included in the behavior prediction unit 101, the prefetch target selection unit 105, the prefetch unit 106, the data distribution unit 201, and the behavior information collection unit 401.
  • the present invention is applied to a mobile phone, a personal computer, an in-vehicle terminal, or the like that browses an email stored in a server or refers to map data of the server to search a map or search for store information around the current location. Can do.
  • the present invention can also be applied to a business terminal for communicating with a server and performing management work such as inventory search.
  • the present invention can also be applied to a portable player that acquires and uses music content, video content, and the like from a server.

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Abstract

本発明は、先読みの必要性の高いデータを、より多くおよびより早く先読みできるように選別する、適切な判定基準を得ることを可能にする情報処理装置を提供する。その情報処理装置は、端末の利用者の行動を予測した行動予定情報に基づいて、端末が将来利用するデータである利用データを、予測し、予測した利用データを識別する利用データ識別情報を出力する利用データ予測部と、端末が行動予定情報と端末の通信環境に関する通信環境情報とに基づいて、行動予定情報で示される状況における通信状況を予測し、予測した通信状況の情報を出力する通信状況予測部と、利用データ識別情報と、予測した通信状況の情報とに基づいて、利用データ毎の先読み必要度を算出する先読み必要度算出部と、を備える。

Description

情報処理装置、端末、サーバ及びデータ転送方法
　本発明は情報処理装置、端末、サーバ及びデータ転送方法に関し、特に、データを必要とする時期より先にそのデータを転送する情報処理装置、端末、サーバ及びデータ転送方法に関する。
　移動端末が無線通信によりサーバと通信を行い、サービスを提供するシステムでは、電波が届かない場所（いわゆる不感地帯）では通信が不安定になったり切断されたりしてサービスの提供が継続できない状況がしばしば発生する。このような状況に対処する方法の一つとして、移動端末で利用されるデータを、通信が切断される前にサーバから移動端末へ転送しておく（先読みする）方法がある。
　特許文献１は、このような方法に関連するデータ先読みシステムの一例を、記載している。このデータ先読みシステムは、次のように動作する。
　まず、利用状況予測部は、ユーザ行動の履歴や当日のスケジュール等に基づいて、将来端末で利用される（ユーザが利用する）データを予測する。次に、配置方法制御部は、その予測の結果と通信料金などキャッシュ処理にかかるコストとに基づき、データ先読み処理のスケジューリングを実行する。次に、配置方法制御部は、そのスケジューリングの結果に基づいて、サーバのデータを取得して移動端末にキャッシュする。
　また、特許文献２は、関連するデータ先読みシステムの他の一例を、記載している。このデータ先読みシステムは、データが利用される可能性（重要度）が高いもののみを選別して先読みすることで、全体のデータ転送量を抑制する。
特開平０８−２４１２５７号公報 特開２００２−３７３１０９号公報
　上述の関連する技術においては、先読みの必要性の高いデータを選別する場合に使用する、適切な判定基準を得ることができない場合があるという問題点があった。
　その理由は、そのデータを利用するであろうと予測される状況（例えば、時間或いは場所など）でのデータ転送機能の利用可能状態（例えば、ネットワークの状態）が考慮されていないためである。
　上述の問題点を具体的に説明する。
　例えば、先読み側のキャッシュの記憶容量の制約のため、先読み候補のデータの内の一部を判定基準に基づいてキャッシュしないと判定する場合がある。こうした場合、そのキャッシュしないと判定した先読み候補のデータには、本来キャッシュしておく必要性が高いデータが含まれる可能性がある。
　また例えば、ネットワークの通信速度の制約のため判定基準に基づいてキャッシュすると判定した、先読み候補のデータの先読みを終えるまでに時間がかかる場合がある。そのような場合、先読みが間に合わず必要な先読み候補のデータがキャッシュされない可能性がある。
　すなわち、一般に、データが利用される時点でネットワークが利用可能であれば、仮に当該データの重要度（利用される可能性）が高くても、先読みしてキャッシュする必要性は低い、と判定するような判定基準であってよい。しかし、上述の関連するデータ先読みシステムは、データを先読みするか否かを判定する判定基準に「そのデータを利用するであろうと予測される状況」を考慮していない。このため、上述の関連するデータ先読みシステムは、先読みの必要性の低いデータを先読みすると判定し、あるいは、先読みの必要性の高いデータの先読みを後回しにすると判定するためである。
　本発明の目的は、上述した問題点を解決できる情報処理装置、端末、サーバ及びデータ転送方法を提供することにある
　本発明の情報処理装置は、端末の利用者の行動を予測した行動予定情報に基づいて、前記端末が将来利用するデータである利用データを、予測し、予測した利用データを識別する利用データ識別情報を出力する利用データ予測部と、前記端末が前記行動予定情報と前記端末の通信環境に関する通信環境情報とに基づいて、当該行動予定情報で示される状況における通信状況を予測し、予測した通信状況の情報を出力する通信状況予測部と、前記利用データ識別情報と、前記予測した通信状況の情報とに基づいて、前記利用データ毎の先読み必要度を算出する先読み必要度算出部と、を含む。
　本発明の端末は、端末の利用者の行動を予測した行動予定情報に基づいて、前記端末が将来利用するデータである利用データを、予測し、予測した利用データを識別する利用データ識別情報を出力する利用データ予測部と、前記端末が前記行動予定情報と前記端末の通信環境に関する通信環境情報とに基づいて、当該行動予定情報で示される状況における通信状況を予測し、予測した通信状況の情報を出力する通信状況予測部と、前記利用データ識別情報と、前記予測した通信状況の情報とに基づいて、前記利用データ毎の先読み必要度を算出する先読み必要度算出部と、を含む。
　本発明のサーバは、端末の利用者の行動を予測した行動予定情報に基づいて、前記端末が将来利用するデータである利用データを、予測し、予測した利用データを識別する利用データ識別情報を出力する利用データ予測部と、前記端末が前記行動予定情報と前記端末の通信環境に関する通信環境情報とに基づいて、当該行動予定情報で示される状況における通信状況を予測し、予測した通信状況の情報を出力する通信状況予測部と、前記利用データ識別情報と、前記予測した通信状況の情報とに基づいて、前記利用データ毎の先読み必要度を算出する先読み必要度算出部と、を含む。
　本発明のデータ転送方法は、端末の利用者の行動を予測した行動予定情報に基づいて、前記端末が将来利用するデータである利用データを予測し、予測した利用データを識別する利用データ識別情報を出力するステップと、前記端末が前記行動予定情報と前記端末の通信環境に関する通信環境情報とに基づいて、当該行動予定情報で示される状況における通信状況を予測し、予測した通信状況の情報を出力するステップと、前記利用データ識別情報と、前記予測した通信状況の情報とに基づいて、前記利用データ毎の先読み必要度を算出するステップと、を含む。
　本発明の不揮発性媒体に記録されたプログラムは、端末の利用者の行動を予測した行動予定情報に基づいて、前記端末が将来利用するデータである利用データを予測し、予測した利用データを識別する利用データ識別情報を出力する処理と、前記端末が前記行動予定情報と前記端末の通信環境に関する通信環境情報とに基づいて、当該行動予定情報で示される状況における通信状況を予測し、予測した通信状況の情報を出力する処理と、前記利用データ識別情報と、前記予測した通信状況の情報とに基づいて、前記利用データ毎の先読み必要度を算出する処理と、をコンピュータに実行させる。
　本発明は、先読みの必要性の高いデータを、より多くおよびより早く先読みできるように選別する、適切な判定基準を得ることが可能になるという効果がある。
本発明の第１の実施形態の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態の全体の動作を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態における行動予定リストの構造と例とを示す図である。 本発明の第１の実施形態における利用データリストの構造と例とを示す図である。 本発明の第１の実施形態における重要度を付加した利用データリストの構造と例とを示す図である。 本発明の第１、２の実施形態における通信状況リストの構造と例とを示す図である。 本発明の第１、２の実施形態における先読み必要度リストの構造と例とを示す図である。 本発明の第１の実施形態における決定表の構造と例とを示す図である。 本発明の第１、２および３の実施形態における抽出リストの構造と例とを示す図である。 本発明の第２の実施形態の構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態の全体の動作を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態における計画リストの構造と例とを示す図である。 本発明の第３の実施形態の構成を示すブロック図である。 本発明の第３の実施形態の全体の動作を示すフローチャートである。 本発明の第４の実施形態の構成を示すブロック図である。 本発明のプログラムにより所定の処理をコンピュータに実行させる情報処理装置の構成を示すブロック図である。
　次に、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
　［第１の実施形態］
　図１は、本発明の第１の実施形態の構成を示すブロック図である。図１を参照すると、本実施形態の情報処理装置は、移動端末１００とサーバ２００とを含む。
　移動端末１００は、行動予測部１０１と、利用データ予測部１０２と、通信状況予測部１０３と、先読み必要度算出部１０４と、先読み対象選別部１０５と、先読み部１０６と、キャッシュ部１０７とを含む。これら、各部は、ＣＰＵと不揮発性の記憶媒体とを含むコンピュータによって構成されても良い。この場合、その記憶媒体は、コンピュータによって各部を機能させるためのプログラムを記憶してもよい。
　サーバ２００は、データ配信部２０１を含む。データ配信部２０１もコンピュータによって構成されても良い。
　移動端末１００とサーバ２００は、通信の途絶する可能性のある通信経路（図示せず）を経由して、接続されている。この通信経路は、複数の通信経路を適宜使い分ける形態であってもよい。
　例えば、移動端末１００の利用者が自宅やオフィスにいるときは有線接続を利用し、電車や車などで移動しているときは無線接続を利用する形態であってもよい。有線接続は基本的に通信が途絶する可能性はないが、無線接続は、利用する通信経路によって通信速度が異なる。また、地下やトンネル内など、場所によっては通信が途絶する可能性がある。また、例えば移動端末１００の利用者が飛行機で移動しているときなど、状況によっては通信経路がないこともある。
　行動予測部１０１は、移動端末１００の利用者の将来の操作内容や移動先などの行動を予測する。この予測した行動の情報は、行動予定情報とも呼ばれる。行動予測部１０１は、行動予定情報を記憶し出力する。
　行動予定情報は、行動予定リストのデータであっても良い。また、予測のために、行動予測部１０１は、移動端末１００の操作履歴、移動履歴、利用者のスケジュールを利用する。尚、移動端末１００の操作履歴、移動履歴および利用者のスケジュールは、予測参照情報とも呼ばれる。これら予測参照情報は、移動端末１００の操作、移動に応じて移動端末１００の図示しない記憶部に記憶されるデータである。
　利用データ予測部１０２は、行動予測部１０１が予測した利用者の行動（行動予定情報）に基づいて、移動端末１００のアプリケーション（図示せず）が将来利用するデータである利用データを予測する。次に、利用データ予測部１０２は、予測した利用データの利用データ識別情報を出力する。この将来利用するという利用データは、以後、先読み候補のデータとも記載する。
　利用データ予測部１０２は、予測した利用データ（先読み候補のデータ）を識別するための利用データ識別情報を記憶し出力する。
　通信状況予測部１０３は、予め保持している通信環境に関する情報と、行動予測部１０１が予測した利用者の行動とに基づいて、移動端末１００の将来の通信状況を予測する。次に、通信状況予測部１０３は、予測した通信状況のデータを出力する。
　通信環境に関する情報は、例えば、利用者の自宅、オフィスのフロアや会議室、駅、店舗などにおけるネットワーク接続サービスの利用可否や通信速度を示すリストである。また例えば、通信環境に関する情報は、携帯電話のサービスエリアを示す地図、道路や鉄道におけるトンネルや地下部分を示す地図などである。尚、通信環境に関する情報は、移動端末１００がネットワークから受信して記憶したものであっても良い。
　先読み必要度算出部１０４は、利用データ予測部１０２によって予測された先読み候補のデータと、通信状況予測部１０３によって予測された将来の通信状況（通信状況のデータ）とに基づいて、利用データの先読みの必要度を算出する。次に、先読み必要度算出部１０４は、算出した利用データの先読みの必要度を出力する。
　先読み対象選別部１０５は、先読み必要度算出部１０４によって算出された、利用データの先読みの必要度に基づいて、先読みする利用データを選別する。次に、先読み対象選別部１０５は、選別した利用データの利用データ識別情報を出力する。
　先読み部１０６は、利用データ識別情報に基づいて、先読み対象選別部１０５によって選別された利用データを、サーバ２００のデータ配信部２０１から取得する。次に、先読み部１０６は、取得した利用データをキャッシュ部１０７に格納する
　キャッシュ部１０７に格納された利用データは、移動端末１００のアプリケーション（図示せず）によって利用される。
　次に、図１乃至９を参照し、具体的な例を示して本実施の形態の動作について詳細に説明する。
　図２は、本実施形態の全体の動作を示すフローチャートである。
　まず、行動予測部１０１は、移動端末１００の利用者の将来の操作内容や移動先などの行動を予測し、図３に示すような行動予定リスト６３０を生成し、出力する（図２のステップＳ１０１）。図３は、行動予定リスト６３０の構造と例とを示す図である。図３に示すように、行動予定リスト６３０は、時刻およびその時刻に対する行動のペアを１以上含む。
　図３の例を参照すると、行動予定リスト６３０は、例えば、７時~８時に利用者は自宅から職場へ移動する、９時~９時半に利用者が移動端末１００のメールアプリを利用する等の予測を示している。尚、行動予定リスト６３０は、図３の例でも示すように、複数の行動に対応するそれぞれの時刻が重複していてもよい。
　行動予測部１０１は、利用者の過去の移動端末１００の操作履歴や移動履歴を蓄積しておき、それに基づいて将来の行動を予測してもよい。また、行動予測部１０１は、現在時刻や利用者の現在位置、利用者の現在状況に基づいて将来の行動を予測してもよい。
　利用者の現在情報とは、例えば、移動端末１００がオフィスのネットワークに接続されているのでオフィスにいるとか、ドライブモードに設定されているので利用者は車を運転している、などである。尚、現在時刻や利用者の現在位置および利用者の現在状況は、予測参照情報とも呼ばれる。
　また、行動予測部１０１は、利用者の当日のスケジュールに基づいて、将来の行動を予測してもよい。また、ナビゲーション機能つきの移動端末１００であれば、行動予測部１０１は、ナビゲーション機能が示す現在誘導中の経路をそのまま今後の移動経路（予測参照情報とも呼ばれる）とし、将来の行動を予測してもよい。
　さらに、行動予測部１０１は、このようにして予測された行動予定リスト６３０を利用者に提示し、必要に応じて利用者の訂正情報（予測参照情報とも呼ばれる）に基づいて、行動予定リスト６３０を生成するようにしてもよい。
　また、行動予測部１０１は、「この時間帯はオフィスにいる」「この時間に電車で移動する」などの利用者が明示的に設定した情報（予測参照情報とも呼ばれる）に基づいて、行動予定リスト６３０を生成するようにしてもよい。
　次に、行動予測部１０１が生成した行動予定リスト６３０に基づいて、利用データ予測部１０２は、移動端末１００のアプリケーション（図示せず）が将来利用する利用データを、予測して図４に示すような利用データリスト６３１を生成し、出力する（ステップＳ１０２）。
　図４は、利用データリスト６３１の構造と例とを示す図である。図４に示すように、利用データリスト６３１は、利用時刻およびその利用時刻に対する利用データ識別情報のペアを１以上含む。
　図４の例を参照すると、利用データリスト６３１は、移動端末１００のアプリケーションが利用すると予測した利用データの利用データ識別情報を、時刻に沿って示している。但し、図４における利用データ識別情報は、利用データの種別を示しているが、その種別はコードであってもよい。
　利用データリスト６３１は、例えば、利用データ予測部１０２が、９時~９時半に新着メールと１週間以内のメールが利用されることを予測したことを示している。この場合、利用データ予測部１０２は、図３に示す行動予定リスト６３０の時刻「９：００から９：３０」の「アプリ（メール）利用」に基づいて、それを予測している。
　また、利用データリスト６３１は、例えば、利用データ予測部１０２が、１０時~１１時に職場から外出先の乗り換え検索結果が利用されることを予測したことを示している。この場合、利用データ予測部１０２は、図３に示す行動予定リスト６３０の時刻「１０：００から１１：００」の「アプリ（Ｗｅｂ・乗り換え検索）利用」に基づいて、それを予測している。
　尚、利用データ予測部１０２は、予め定められた基準（例えば、アプリケーションの種別毎および利用データの種別毎に定義された重要度など）に基づいて、利用データの重要度を算出するようにしてもよい。
　図５は、その重要度を付加した利用データリスト６３２の構造と例とを示す図である。利用データリスト６３２の重要度は、その数値が大きいほど、アプリケーションが、利用データリスト６３２の利用データ識別情報で示される利用データを、利用する可能性が高いことを意味する。或いは、利用データリスト６３２の重要度は、その数値が大きいほど、アプリケーションがその利用データが利用できない場合には、利用者の損失が大きいことを意味する。
　尚、重要度は、利用確率の値などの定量的な情報で表現されてもよいし、「高、中、低」などの定性的な情報で表現されてもよい。
　次に、行動予測部１０１が生成した行動予定リスト６３０と通信環境に関する情報とに基づいて、通信状況予測部１０３が移動端末１００の将来の通信状況を予測し、図６に示すような通信状況リスト６３３を生成し、出力する（ステップＳ１０３）。
　通信状況の予測の際には、携帯電話のサービスエリアマップ、道路や鉄道におけるトンネルや地下部分の区間など、通信環境に関する情報を用いる。
　図６は、通信状況リスト６３３の構造と例とを示す図である。図６に示すように、通信状況リスト６３３は、時刻、場所および対応する通信状況（通信可能時間）の組み合わせを１以上含む。
　図６の例を参照すると、通信状況リスト６３３は、時刻毎の移動端末１００の場所に基づいて、その場所（移動中であれば移動経路上）における通信状況を通信可能な時間の割合により示している。例えば、通信状況リスト６３３の通信状況（通信可能時間）「０．４」は、時刻内において「４０％の時間は通信を行うことができる」という意味である。
　通信状況予測部１０３は、通信状況を、例えば、自宅と職場との移動経路上では、通信状況を「０．４」と設定し、職場では、「１．０」、職場と外出先の経路上では、「０．７」と設定する。
　通信状況リスト６３３の通信状況（通信可能時間）は、電波強度や利用可能な通信速度などの、定量的な情報で表現されてもよいし、「良い、悪い、利用不可」などの定性的な情報で表現されてもよい。
　次に、利用データリスト６３１あるいは利用データリスト６３２と、通信状況リスト６３３とに基づいて、先読み必要度算出部１０４は、利用データの先読みの必要度を算出する。続けて、先読み必要度算出部１０４は、算出した利用データの先読みの必要度に基づいて、図７に示すような先読み必要度リスト６３４を生成し、出力する（ステップＳ１０４）。
　図７は、先読み必要度リスト６３４の構造と例とを示す図である。図７に示すように、先読み必要度リスト６３４は、時刻、利用データ識別情報および先読み必要度の組み合わせを１以上含む。
　図７の例を参照すると、先読み必要度リスト６３４は、時刻に沿って、利用される可能性のある利用データの利用データ識別情報とその先読み必要度とを示している。尚、先読み必要度は、キャッシュ上の利用データを参照する確率の値などの、定量的な情報で表現されてもよいし、「高、中、低」などの定性的な情報で表現されてもよい。
　尚、利用データ予測部１０２が生成する利用データリストが図５に示すような利用データリスト６３２である場合、先読み必要度算出部１０４は、先読み必要度リスト６３４の先読み必要度を、通信状況リスト６３３の通信状況（通信可能時間）に加えて利用データリスト６３２の重要度に基づいて、計算してもよい。具体的な例を説明する。例えば、利用データリスト６３２の重要度をＰ、通信状況リスト６３３の通信状況（通信可能時間）をＱとする。Ｐ及びＱがともに定量的に０~１の範囲の実数をとる場合、先読み必要度算出部１０４は、先読み必要度リスト６３４の先読み必要度Ｒを、Ｒ＝Ｐ×（１−Ｑ）という数式により計算する。
　すなわち、利用データリスト６３２の重要度が高く、通信状況リスト６３３の通信状況（通信可能時間）が悪いほど、先読み必要度リスト６３４の先読み必要度は大きくなる。図７の先読み必要度は上述の数式により計算されたものである。
　また、ＰとＱとが「高、中、低」などの定性的な情報で表されるならば、例えば図８のような決定表６３５を用いて計算できる。図８は、決定表６３５の構造と例とを示す図である。図８に示すように決定表６３５は、定性的な情報で表されたＰとＱとのマトリックスを含む。
　次に、先読み必要度リスト６３４と予め定められた判定基準とに基づいて、先読み対象選別部１０５は、先読み必要度リスト６３４の利用データ識別情報に対応する利用データを先読みするかどうかを判断する。次に、先読み対象選別部１０５は、図９に示すような抽出リスト６３６を生成する（ステップＳ１０５）。
　例えば、予め定められた判定基準は、予め定められた閾値以下の必要度に対応する利用データを先読みの対象外とすることであってよい。また例えば、予め定められた判定基準は、先読み対象の合計件数に対する割合（例えば２０％）を、先読み必要度リスト６３４の先読み必要度が低いものから先読みの対象外とすることであってもよい。
　また例えば、予め定められた判定基準に基づく動作は、以下の動作によるものであってもよい。まず、先読み対象選別部１０５は、キャッシュ容量を考慮して予め適切に設定された先読みするデータサイズ（例えばキャッシュ容量の５０％）を取得する。そして、先読み対象の利用データのデータサイズの合計が先読みするデータサイズに収まるように、先読み対象選別部１０５は、先読み必要度リスト６３４に含まれる利用データ識別情報に対応する利用データの内の、先読み必要度が低いものから順に先読み対象外とする。
　図９は、抽出リスト６３６の構造と例とを示す図である。図９に示すように、抽出リスト６３６は、先読み必要度リスト６３４から先読み対象として抽出された、時刻、利用データ識別情報および先読み必要度の組み合わせを１以上含む。
　図９の例を参照すると、抽出リスト６３６は、先読み必要度リスト６３４の先読み必要度に関して閾値０．３以上で抽出された場合の例を示している。
　最後に、先読み対象選別部１０５によって生成された抽出リスト６３６に基づいて、先読み部１０６は、サーバ２００のデータ配信部２０１から利用データを取得する（ステップＳ１０６~Ｓ１０７）。次に、先読み部１０６は、取得した利用データをキャッシュ部１０７に格納する（ステップＳ１０８）。先読み部１０６は、先読みすると先読み対象選別部１０５により判断されたすべての利用データを取得しキャッシュするまで、ステップＳ１０６~Ｓ１０８を繰り返す。
　尚、移動端末１００は、アプリケーションプログラムを予め組み込んでおくのではなく、サーバ２００から移動端末１００にダウンロードして利用する構成の場合、移動端末１００は、利用データだけでなくアプリケーションプログラムを先読みするようにしてもよい。すなわち、行動予定リスト６３０において、特定のアプリケーションが利用されるという予測が示されている場合、前述のステップＳ１０６において、移動端末１００は、以下のようにしてもよい。まず、移動端末１００は、対応するアプリケーションプログラムをサーバ２００から取得する。次に、移動端末１００は、取得したアプリケーションプログラムをキャッシュ部１０７に格納するようにしてもよい。
　また、移動端末１００は、ステップＳ１０６~Ｓ１０７において、先読み必要度の高い利用データから順に先読みを行うようにしてもよい。このようにすることで、万一先読み処理の途中でネットワークが切断され先読み処理が中断された場合でも、アプリケーションが必要とする利用データが先読みできておらず停止してしまうという、問題が発生する確率を低くできる。
　また、移動端末１００は、ステップＳ１０５において、先読み対象選別部１０５により先読み対象を抽出することなく、ステップＳ１０６~Ｓ１０７で先読み必要度リスト６３４の先読み必要度の高い順に、対応する利用データを先読みするようにしてもよい。この場合、キャッシュに空き容量がなくなった時点で先読み処理を打ち切るようにすることで、先読み必要度の高い利用データを、キャッシュに収まる量だけ先読みすることができる。
　上述した本実施形態における効果は、先読みの必要性の高い利用データをより多く、より早く先読みできることが可能になる点である。
　その理由は、利用データ予測部１０２が予測した先読み候補のデータについて、通信状況予測部１０３が予測した将来の通信状況を参照し、先読み必要度算出部１０４が算出した先読みの必要度に基づいて、先読みを行うようにしたからである。
　［第２の実施形態］
　次に、本発明の第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
　図１０は、本発明の第２の実施形態の構成を示すブロック図である。図１０を参照すると、本実施形態の情報処理装置は、移動端末３００とサーバ２００とを含む。
　移動端末３００は、図１に示す第１の実施形態の移動端末１００と比べて、先読み計画部１０８が追加され、先読み部１０６が先読み部１０９に置き換えられている。先読み計画部１０８の追加および、先読み部１０６の先読み部１０９への置き換え以外は、第１の実施形態と同様の構成となっており、同一構成要素には同一符号を付してある。
　先読み計画部１０８は、通信状況予測部１０３によって予測された将来の通信状況に基づいて、先読み対象選別部１０５が先読みすると判断して選別した利用データをサーバ２００から取得する順序とタイミングを計画する。
　先読み部１０９は、先読み計画部１０８が決定した先読み計画に基づいて、サーバ２００のデータ配信部２０１から利用データを取得し、キャッシュ部１０７に格納する。
　尚、先読み計画部１０８および先読み部１０９は、コンピュータの一部の機能として構成されても良い。
　次に、図６、図７、図９、および図１０乃至図１２を参照し、具体的な例を示して本実施の形態の動作について詳細に説明する。
　図１１は、本実施形態の全体の動作を示すフローチャートである。
　図１１のステップＳ２０１~Ｓ２０５は、図２に示す第１の実施形態のステップＳ１０１~Ｓ１０５と同じであるので、説明は省略する。
　先読み計画部１０８は、通信状況予測部１０３によって予測された将来の通信状況に基づいて、先読み対象選別部１０５が生成した図９に示すような抽出リスト６３６に示される利用データをサーバ２００から取得する時刻を計画する。続けて、先読み計画部１０８は、計画した取得する時刻に基づいて、計画リスト６３７を生成し、出力する（ステップＳ２０６）。
　先読み計画部１０８は、例えば、抽出リスト６３６の各利用データのサイズ、抽出リスト６３６の各時刻における通信状況リスト６３３の通信状況（通信可能時間）などに基づいて、その各利用データの取得開始時刻を求める。その取得開始時刻は、先読み部１０９が抽出リスト６３６の各利用データの利用時刻までにその各利用データの先読みを完了することができるような時刻である。その際、先読み計画部１０８は、先読み必要度リスト６３４の利用データ識別情報に対応する利用データの内の先読み必要度が高い順に対応する利用データを取得するように計画する。
　図１２は、計画リスト６３７の構造と例とを示す図である。図１２に示すように、計画リスト６３７は、利用データ識別情報、先読み必要度、取得限度時刻、予想取得時間（分）および取得開始時刻の組み合わせを１以上含む。
　図１２の例を参照すると、計画リスト６３７は、各利用データを利用開始又は取得不可時期の５分前までに取得を完了し、かつ取得にかかると予想される時間に対して最大２倍の時間がかかるという先読み条件を満たすようにスケジューリングされている。取得不可時期は、例えばネットワークが完全に途絶する、あるいは安定したネットワークが利用できなくなる、などの時期である。尚、このようなスケジューリング処理は例えば特許文献２に記載されており、詳細については省略する。
　最後に、先読み計画部１０８によって生成された計画リスト６３７に基づいて、先読み部１０９は、サーバ２００のデータ配信部２０１から利用データを取得し（ステップＳ２０７~Ｓ２０８）、キャッシュ部１０７に格納する（ステップＳ２０９）。先読み部１０９は、計画リスト６３７にあるすべての利用データを取得しキャッシュするまで、ステップＳ２０７~Ｓ２０９を繰り返す。
　尚、ステップＳ２０６において、前述の先読み条件を満たすようなスケジューリングが行えない場合、すなわち先読みが間に合わない場合、先読み部１０９は、計画リスト６３７の先読み必要度の低い順に先読みの対象から除外するようにしてもよい。あるいは、移動端末３００の動作は、ステップＳ２０５に戻って閾値を変え、先読み対象の選別を再度実行して先読みの対象を減らす処理を行うようにしてもよい。
　尚、ステップＳ２０６において、先読み計画部１０８は、複数の利用データの先読み処理においてネットワークやサーバ２００に負荷がかからないように、先読みの間隔を開けるような計画リスト６３７を生成してもよい。また、先読み計画部１０８は、頻繁に更新される利用データについては、先読みが行われるタイミングが早くなり過ぎないように計画リスト６３７を生成してもよい。
　上述した本実施形態における第１の効果は、第１の実施形態の効果に加えて、予想されるネットワークの状態に対して先読み対象の利用データが多すぎる場合に先読み対象を減らすことで、利用データが利用される時点までに先読み処理をより確実に完了するようにできることが可能になる点である。
　その理由は、先読み計画部１０８と先読み部１０９とは、先読み対象選別部１０５が選別した利用データを、サーバ２００から取得するタイミングを制御するようにしたからである。
　上述した本実施形態における第２の効果は、ネットワークやサーバ２００に対する負荷が高くなり過ぎたり、必要以上に早く利用データを先読みしたりしないようにできることが可能になる点である。
　その理由は、第１の効果の理由と同じである。
　［第３の実施の形態］
　次に、本発明の第３の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
　図１３は、本発明の第３の実施形態の構成を示すブロック図である。図１３を参照すると、本実施形態の情報処理装置は、移動端末４００とサーバ５００とを含む。
　移動端末４００は、行動情報収集部４０１と、先読み部１０６と、キャッシュ部１０７とを含む。
　サーバ５００は、行動予測部１０１と、利用データ予測部１０２と、通信状況予測部１０３と、先読み必要度算出部１０４と、先読み対象選別部１０５と、データ配信部２０１を含む。
　図１に示す第１の実施形態との違いは、行動予測部１０１と、利用データ予測部１０２と、通信状況予測部１０３と、先読み必要度算出部１０４と、先読み対象選別部１０５とを移動端末４００ではなくサーバ５００に配置した点である。さらにまた、第１の実施形態と比べて、移動端末４００に行動情報収集部４０１が追加されている点が異なる。尚、第１の実施形態と同一の構成要素には同一符号を付してある。
　移動端末４００の行動情報収集部４０１は、例えば利用者の過去の移動端末４００の操作履歴や移動履歴などの行動情報を収集してサーバ５００に送信する。
　次に、図９、図１３および図１４を参照して、本実施の形態の全体の動作について詳細に説明する。
　図１４は、本実施形態の全体の動作を示すフローチャートである。
　まず、移動端末４００の行動情報収集部４０１は、例えば移動端末４００の操作履歴や移動履歴などの行動情報を収集してサーバ５００に送信する（図１４のステップＳ３０１）。
　次に、サーバ５００の行動予測部１０１は、受信した行動情報に基づいて、移動端末４００の利用者の将来の操作内容や移動先などの行動を予測する（図１４のステップＳ３０２）。
　これに続く、ステップＳ３０３~Ｓ３０６は、図２に示す第１の実施形態のステップＳ１０２~Ｓ１０５と同じであるので、説明は省略する。
　次に、先読み部１０６は、先読み対象選別部１０５によって生成された図９に示すような抽出リスト６３６を取得する（ステップＳ３０７）。続けて、先読み部１０６は、取得した抽出リスト６３６に含まれた利用データ識別情報に対応する利用データを、サーバ２００のデータ配信部２０１から取得する（ステップＳ３０８~Ｓ３０９）。さらに続けて、先読み部１０６は、取得した利用データを、キャッシュ部１０７に格納する（ステップＳ３１０）。
　先読み部１０６は、先読みすると先読み対象選別部１０５により判断されたすべての利用データを取得しキャッシュするまで、ステップＳ３０８~Ｓ３１０を繰り返す。
　尚、ステップＳ３０７において、先読み部１０６は、抽出リスト６３６を取得する際、一度に取得するのではなく複数回に分けて取得するようにしてもよい。即ち、先読み部１０６は、以下のように動作してもよい。まず、ステップＳ３０７において、先読み部１０６は、最初に先読みする利用データに対応する情報（例えば、抽出リスト６３６の一行目の利用データ識別情報で示される利用データ）を決定する。次に、先読み部１０６は、決定した利用データ識別情報に対応する利用データを取得する。次に、先読み部１０６は、取得した利用データをキャッシュ部１０７へ格納する（ステップＳ３０８~Ｓ３１０）。次に、ステップＳ３０７に戻って、先読み部１０６は、次に先読みする利用データを決定する。先読み部１０６は、全ての利用データを取得し終えるまで、以上の処理を繰り返すようにしてもよい。
　また、本実施形態ではサーバ５００が先読み対象の計算とデータ配信の機能を持っているが、これらの機能を複数の異なるサーバに配置するように構成してもよい。すなわち、図１３のサーバ５００は、先読み対象計算サーバと、データ配信部２０１を含むデータ配信サーバとで構成してもよい。この場合、先読み対象計算サーバは、行動予測部１０１、利用データ予測部１０２、通信状況予測部１０３、先読み必要度算出部１０４および先読み対象選別部１０５を含む。また、データ配信サーバは、データ配信部２０１を含む。
　また、第２の実施形態と同様に、先読み対象選別部１０５と先読み部１０６の間に先読み計画部１０８を設け、先読み処理のスケジューリングを行うようにしてもよい。
　また、移動端末４００のアプリケーション（図示せず）がサーバ５００のアプリケーション（図示せず）と定期的に通信している場合、その通信の状況から、行動予測部１０１は、移動端末４００の現在位置、将来の移動先、ユーザの操作などを推定できる。この場合、本実施の形態は、行動情報収集部４０１を含まない構成としてもよい。このような通信の例としては、現在位置周辺の地図を表示するＷｅｂアプリケーションにおいて、現在位置をパラメータとしてサーバ５００に地図画像を要求するものなどが挙げられる。
　あるいは、移動端末４００から得られる情報を用いずに、サーバ５００に蓄積されているスケジュールなどの各種利用データ（図示せず）のみから行動予測部１０１が移動端末４００の現在位置、将来の移動先、ユーザの操作などを推定できる場合、本実施の形態は、行動情報収集部４０１を含まない構成としてもよい。
　上述した本実施形態における第１の効果は、第１の実施形態の効果に加えて、先読み候補となる利用データの予測や重要度の算出、さらに先読み必要度の算出をより高い精度で行えることが可能になる点である。
　その理由は、ネットワークの輻輳状態、電車の遅延や道路の渋滞などの交通情報、インターネットのＷｅｂページのリンク構造など、移動端末４００よりもサーバ５００で取得や処理を行った方が効率の良い情報や、サーバ５００のみが保有している情報を利用するようにしたからである。
　上述した本実施形態における第２の効果は、複数のユーザの行動履歴から統計的に算出した、一般的なユーザの行動パターンを利用してより精度の高い行動予測が行えることが可能になる点である。
　その理由は、移動端末４００の行動情報収集部４０１から複数のユーザの行動履歴をサーバ５００に集約するようにしたからである。
　上述した本実施形態における第３の効果は、予測のための処理を高速に実行できることが可能になる点である。
　その理由は、先読みする利用データの予測を移動端末４００側ではなく、一般的に移動端末より処理能力の高いサーバ５００側で行うように構成したからである。
　［第４の実施形態］
　次に、本発明の第４の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。本実施形態は、本発明の基本的な要素からのみなる実施形態である。
　図１５は、本発明の第４の実施形態の構成を示すブロック図である。図１５を参照すると、本実施形態の情報処理装置は、利用データ予測部１０２と通信状況予測部１０３と先読み必要度算出部１０４とを含む。
　利用データ予測部１０２は、端末の利用者の行動を予測した行動予定情報に紐つけて、前記端末が利用する利用データを予測する。
　通信状況予測部１０３は、端末が前記行動予定情報と予め与えられた通信環境情報とに基づいて、当該行動予定情報で示される状況における通信状況を予測する。
　先読み必要度算出部１０４は、前記予測した利用データの情報と、前記予測した通信状況の情報とに基づいて、前記利用データ毎の先読み必要度を算出する。
　上述した本実施形態における効果は、先読みの必要性の高いデータを、より多くおよびより早く先読みできるように選別する、適切な判定基準を得ることが可能になる点である。
　その理由は、先読み必要度算出部１０４は、利用データ予測部１０２が予測した利用データの情報と、通信状況予測部１０３が予測した通信状況の情報とに基づいて、利用データ毎の先読み必要度を算出するようにしたからである
　上述の各実施形態の情報処理装置は、図１６に示すような、汎用的なコンピュータによって構成される情報処理装置であってもよい。図１６は、本発明のプログラムにより所定の処理をコンピュータに実行させる情報処理装置の構成を示すブロック図である。
　図１６を参照すると、情報処理装置は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）７１０、ディスク装置７２０、記憶部７３０及び通信部７５０を備えている。
　各実施形態の行動予測部１０１、利用データ予測部１０２、通信状況予測部１０３、先読み必要度算出部１０４、先読み対象選別部１０５、先読み部１０６、先読み計画部１０８、先読み部１０９、データ配信部２０１及び行動情報収集部４０１は、ＣＰＵ７１０とディスク装置７２０と記憶部７３０とに対応する。また、各実施形態のキャッシュ部１０７は、記憶部７３０に対応する。
　ＣＰＵ７１０は、ディスク装置７２０に格納されたプログラムを、例えば記憶部７３０に展開し、展開したプログラムに基づいて、上述の各実施形態で説明した行動予測部１０１、利用データ予測部１０２、通信状況予測部１０３、先読み必要度算出部１０４、先読み対象選別部１０５、先読み部１０６、先読み計画部１０８、先読み部１０９、データ配信部２０１及び行動情報収集部４０１と同様の処理を実行する。
　ディスク装置７２０は、そのプログラムを記憶する。
　記憶部７３０は、展開されたそのプログラムを記憶する。また、記憶部７３０は、キャッシュ部１０７と同様に、利用データを記憶する。更に、記憶部７３０は、行動予定リスト６３０、利用データリスト６３１、利用データリスト６３２、通信状況リスト６３３、先読み必要度リスト６３４、決定表６３５、抽出リスト６３６及び計画リスト６３７を記憶するようにしてもよい。
　通信部７５０は、行動予測部１０１、先読み対象選別部１０５、先読み部１０６、データ配信部２０１及び行動情報収集部４０１に含まれる。
　以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　この出願は、２０１０年５月７日に出願された日本出願特願２０１０−１０７０７３を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　本発明は、サーバに保管されているメールを閲覧したり、サーバの地図データを参照して地図表示や現在地周辺の店舗情報検索を行ったりする携帯電話やパーソナルコンピュータ、車載端末等に適用することができる。
　また、本発明は、サーバと通信して在庫検索等の管理業務を行うための業務端末等にも適用することができる。
　またさらに、本発明は、サーバから音楽コンテンツや映像コンテンツ等を取得して利用するポータブル再生機等にも適用することができる。
　１００　移動端末
　２００　サーバ
　３００　移動端末
　４００　移動端末
　５００　サーバ
　１０１　行動予測部
　１０２　利用データ予測部
　１０３　通信状況予測部
　１０４　先読み必要度算出部
　１０５　先読み対象選別部
　１０６　先読み部
　１０７　キャッシュ部
　１０８　先読み計画部
　１０９　先読み部
　２０１　データ配信部
　４０１　行動情報収集部
　６３０　行動予定リスト
　６３１　利用データリスト
　６３２　利用データリスト
　６３３　通信状況リスト
　６３４　先読み必要度リスト
　６３５　決定表
　６３６　抽出リスト
　６３７　計画リスト

Claims (31)

  1. 　端末の利用者の行動を予測した行動予定情報に基づいて、前記端末が将来利用するデータである利用データを、予測し、予測した利用データを識別する利用データ識別情報を出力する利用データ予測手段と、
    　前記端末が前記行動予定情報と前記端末の通信環境に関する通信環境情報とに基づいて、当該行動予定情報で示される状況における通信状況を予測し、予測した通信状況の情報を出力する通信状況予測手段と、
    　前記利用データ識別情報と、前記予測した通信状況の情報とに基づいて、前記利用データ毎の先読み必要度を算出する先読み必要度算出手段と、を含む
    　情報処理装置。
  2. 　前記利用データ予測手段は、予め定められた基準に基づいて利用データの重要度を算出する
    　ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
  3. 　前記先読み必要度算出手段は、前記予測した利用データの情報と前記予測した通信状況の情報と前記算出した重要度とに基づいて、前記利用データ毎の先読み必要度を算出する
    　ことを特徴とする請求項２記載の情報処理装置。
  4. 　前記先読み必要度と予め定められた判定基準とに基づいて、先読みする前記利用データを選別する先読み対象選別手段をさらに含む
    　ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の情報処理装置。
  5. 　先読みする前記利用データを取得する先読み手段をさらに有する
    　ことを特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
  6. 　前記先読み手段は、前記利用データ毎の先読み必要度に基づいて、先読みする前記利用データを取得する
    　ことを特徴とする請求項５記載の情報処理装置。
  7. 　前記先読み手段は、前記先読みする利用データを選別するステップにおいて選別した前記利用データを取得する
    　ことを特徴とする請求項５記載の情報処理装置。
  8. 　行動を予測するために利用可能な情報である予測参照情報に基づいて、行動予定情報を生成する行動予測手段をさらに含む
    　ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の情報処理装置。
  9. 　前記端末の操作履歴および移動履歴の少なくとも１つを前記予測参照情報として収集する行動情報収集手段をさらに含む
    　ことを特徴とする請求項８記載の情報処理装置。
  10. 　前記行動予定情報で示される状況における前記予測された通信状況に基づいて、前記先読みする前記利用データの取得時刻を計画する先読み計画手段をさらに含む
    　ことを特徴とする請求項８又は９記載の情報処理装置。
  11. 　前記先読み計画手段は、利用データの更新タイミングに基づいて取得時刻を計画する
    　ことを特徴とする請求項１０記載の情報処理装置。
  12. 　端末の利用者の行動を予測した行動予定情報に基づいて、前記端末が将来利用するデータである利用データを、予測し、予測した利用データを識別する利用データ識別情報を出力する利用データ予測手段と、
    　前記端末が前記行動予定情報と前記端末の通信環境に関する通信環境情報とに基づいて、当該行動予定情報で示される状況における通信状況を予測し、予測した通信状況の情報を出力する通信状況予測手段と、
    　前記利用データ識別情報と、前記予測した通信状況の情報とに基づいて、前記利用データ毎の先読み必要度を算出する先読み必要度算出手段と、を含む
    　端末。
  13. 　前記利用データ予測手段は、予め定められた基準に基づいて利用データの重要度を算出する
    　ことを特徴とする請求項１２記載の端末。
  14. 　前記先読み必要度算出手段は、前記予測した利用データの情報と前記予測した通信状況の情報と前記算出した重要度とに基づいて、前記利用データ毎の先読み必要度を算出する
    　ことを特徴とする請求項１３記載の端末。
  15. 　端末の利用者の行動を予測した行動予定情報に基づいて、前記端末が将来利用するデータである利用データを、予測し、予測した利用データを識別する利用データ識別情報を出力する利用データ予測手段と、
    　前記端末が前記行動予定情報と前記端末の通信環境に関する通信環境情報とに基づいて、当該行動予定情報で示される状況における通信状況を予測し、予測した通信状況の情報を出力する通信状況予測手段と、
    　前記利用データ識別情報と、前記予測した通信状況の情報とに基づいて、前記利用データ毎の先読み必要度を算出する先読み必要度算出手段と、を含む
    　サーバ。
  16. 　前記利用データ予測手段は、予め定められた基準に基づいて利用データの重要度を算出する
    　ことを特徴とする請求項１５記載のサーバ。
  17. 　前記先読み必要度算出手段は、前記予測した利用データの情報と前記予測した通信状況の情報と前記算出した重要度とに基づいて、前記利用データ毎の先読み必要度を算出する
    　ことを特徴とする請求項１６記載のサーバ。
  18. 　端末の利用者の行動を予測した行動予定情報に基づいて、前記端末が将来利用するデータである利用データを予測し、予測した利用データを識別する利用データ識別情報を出力するステップと、
    　前記端末が前記行動予定情報と前記端末の通信環境に関する通信環境情報とに基づいて、当該行動予定情報で示される状況における通信状況を予測し、予測した通信状況の情報を出力するステップと、
    　前記利用データ識別情報と、前記予測した通信状況の情報とに基づいて、前記利用データ毎の先読み必要度を算出するステップと、を含む
    　データ転送方法。
  19. 　予め定められた基準に基づいて利用データの重要度を算出するステップをさらに含む
    　ことを特徴とする請求項１８に記載のデータ転送方法。
  20. 　前記利用データ毎の先読み必要度を算出するステップは、前記予測した利用データの情報と前記予測した通信状況の情報と前記算出した重要度とに基づいて、前記利用データ毎の先読み必要度を算出する
    　ことを特徴とする請求項１９記載のデータ転送方法。
  21. 　前記先読み必要度と予め定められた判定基準とに基づいて、先読みする前記利用データを選別するステップをさらに含む
    　ことを特徴とする請求項１８乃至２０のいずれかに記載のデータ転送方法。
  22. 　先読みする前記利用データを取得するステップをさらに含む
    　ことを特徴とする請求項２１記載のデータ転送方法。
  23. 　前記取得するステップは、前記利用データ毎の先読み必要度に基づいて、先読みする前記利用データを取得する
    　ことを特徴とする請求項２２記載のデータ転送方法。
  24. 　前記取得するステップは、前記先読みする利用データを選別するステップにおいて選別した前記利用データを取得する
    　ことを特徴とする請求項２２記載のデータ転送方法。
  25. 　行動を予測するために利用可能な情報である予測参照情報に基づいて、行動予定情報を生成するステップをさらに含む
    　ことを特徴とする請求項１８乃至２４のいずれかに記載のデータ転送方法。
  26. 　前記端末の操作履歴および移動履歴の少なくとも１つを前記予測参照情報として収集するステップをさらに含む
    　ことを特徴とする請求項２５記載のデータ転送方法。
  27. 　前記行動予定情報で示される状況における前記予測された通信状況に基づいて、前記先読みする前記利用データの取得時刻を計画するステップをさらに含む
    　ことを特徴とする請求項２５又は２６記載のデータ転送方法。
  28. 　前記利用データの取得時刻を計画するステップは、利用データの更新タイミングに基づいて取得時刻を計画する
    　ことを特徴とする請求項２７記載のデータ転送方法。
  29. 　端末の利用者の行動を予測した行動予定情報に基づいて、前記端末が将来利用するデータである利用データを予測し、予測した利用データを識別する利用データ識別情報を出力する処理と、
    　前記端末が前記行動予定情報と前記端末の通信環境に関する通信環境情報とに基づいて、当該行動予定情報で示される状況における通信状況を予測し、予測した通信状況の情報を出力する処理と、
    　前記利用データ識別情報と、前記予測した通信状況の情報とに基づいて、前記利用データ毎の先読み必要度を算出する処理と、をコンピュータに実行させる
    　プログラム。
  30. 　予め定められた基準に基づいて利用データの重要度を算出する処理をコンピュータに実行させる
    　請求項２９記載のプログラム。
  31. 　前記利用データ毎の先読み必要度を算出する処理は、前記予測した利用データの情報と前記予測した通信状況の情報と前記算出した重要度とに基づいて、前記利用データ毎の先読み必要度を算出する
    　ことを特徴とする請求項３０記載のプログラム。
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