WO2015194215A1 - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

ユーザの周辺環境にある設備に設置されたセンサを利用することによってユーザにより有効な情報を提供することを課題とする。上記課題を解決することを目的として、ユーザによって携帯または装着される第１のセンサの検出値に基づいて上記ユーザの行動を推定する行動推定機能と、設備に配置された第２のセンサの検出値に基づいて上記ユーザによる上記設備の利用を推定する設備利用推定機能と、上記行動と上記設備の利用との関係を定義する関係情報に基づいて、上記行動の推定結果または上記設備の利用の推定結果の少なくともいずれかの精度を向上させる解析機能とを実現する処理回路を備える情報処理装置が提供される。

Description

情報処理装置、情報処理方法およびプログラム

　本開示は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。

　ユーザが携帯または装着するモバイル装置またはウェアラブル装置に搭載された加速度センサなどの検出値を利用して、ユーザの行動を認識する行動認識技術が開発されている。こうした行動認識技術、および行動認識技術によって得られる情報を利用してユーザに提供される情報の例は、例えば特許文献１に見ることができる。

特開２０１３－００３６４３号公報

　特許文献１に記載されたような技術では、加速度センサなどの検出値とともに、ＧＰＳ（Global　Positioning　System）を利用して取得されたユーザの位置情報を用いて行動認識が実施される。位置情報を利用して、例えば、ユーザの行動が発生した場所や、ユーザの移動速度などを特定し、行動認識の精度を向上させることができる。

　しかしながら、例えば位置情報を利用してユーザの行動が発生した場所を特定しようとする場合、位置情報の精度が高いことに加えて、建物のフロア内などを含むユーザの周辺環境の詳細な地図情報が必要とされる。あるいは、詳細な地図情報がない場合には、カメラによる物体認識システムなどの大規模な設備が必要とされる。そのような情報または設備を、ユーザの周辺環境の全体について用意することは、今のところ困難である。

　そこで、本開示では、ユーザの周辺環境にある設備に設置されたセンサを利用することによってユーザにより有効な情報を提供することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提案する。

　本開示によれば、ユーザによって携帯または装着される第１のセンサの検出値に基づいて上記ユーザの行動を推定する行動推定機能と、設備に配置された第２のセンサの検出値に基づいて上記ユーザによる上記設備の利用を推定する設備利用推定機能と、上記行動と上記設備の利用との関係を定義する関係情報に基づいて、上記行動の推定結果または上記設備の利用の推定結果の少なくともいずれかの精度を向上させる解析機能とを実現する処理回路を備える情報処理装置が提供される。

　また、本開示によれば、ユーザによって携帯または装着される第１のセンサの検出値に基づいて上記ユーザの行動を推定することと、設備に配置された第２のセンサの検出値に基づいて上記ユーザによる上記設備の利用を推定することと、処理回路が、上記行動と上記設備の利用との関係を定義する関係情報に基づいて、上記行動の推定結果または上記設備の利用の推定結果の少なくともいずれかの精度を向上させることとを含む情報処理方法が提供される。

　また、本開示によれば、ユーザによって携帯または装着される第１のセンサの検出値に基づいて上記ユーザの行動を推定する行動推定機能と、設備に配置された第２のセンサの検出値に基づいて上記ユーザによる上記設備の利用を推定する設備利用推定機能と、上記行動と上記設備の利用との関係を定義する関係情報に基づいて、上記行動の推定結果または上記設備の利用の推定結果の少なくともいずれかの精度を向上させる解析機能とを処理回路に実現させるためのプログラムが提供される。

　以上説明したように本開示によれば、ユーザの周辺環境にある設備に設置されたセンサを利用することによってユーザにより有効な情報を提供することができる。

　なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。

本開示の一実施形態を概念的に説明するための図である。 本開示の一実施形態の機能構成例を示すブロック図である。 本開示の一実施形態における設備－行動関連テーブルの例を示す図である。 図３の例における重みづけの例について説明するための図である。 本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。

　以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

　なお、説明は以下の順序で行うものとする。
　１．概要
　２．機能構成例
　３．変形例
　４．ハードウェア構成
　５．補足

　（１．概要）
　図１は、本開示の一実施形態を概念的に説明するための図である。図１を参照すると、本実施形態では、ユーザＵによって携帯または装着される第１のセンサ１０１と、エレベータやドア、イスなどの設備に設置される第２のセンサ１０２とが用意される。第１のセンサ１０１および第２のセンサ１０２は、それぞれネットワーク１１０に接続され、ネットワーク１１０を介して解析装置１２０にセンサデータを提供する。解析装置は、行動推定部１２１と、位置推定部１２２とを含む。以下、それぞれの構成要素についてさらに説明する。

　第１のセンサ１０１は、ユーザＵによって携帯または装着される。第１のセンサ１０１は、例えば、ユーザＵによって携帯されるスマートフォンやタブレットなどのモバイル端末装置に搭載される。あるいは、第１のセンサ１０１は、ユーザＵによって装着される眼鏡型、腕輪型、指輪型などのウェアラブル端末装置に搭載されてもよい。第１のセンサ１０１は、例えば、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、圧力センサ、気圧センサ、振動センサ、照度センサ、温度センサ、または近接センサなどを含みうる。また、本実施形態のいくつかの例において、第１のセンサ１０１は、ＧＰＳ（Global　Positioning　System）受信機またはＷｉ－Ｆｉなどによる近距離通信装置などの測位センサを含んでもよい。

　第２のセンサ１０２は、エレベータやドア、イスなどの設備に設置される。例えば、第２のセンサ１０２は、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、圧力センサ、振動センサ、照度センサ、温度センサ、または近接センサなどを含みうる。また、本実施形態のいくつかの例において、第２のセンサ１０２は、ＧＰＳ受信機またはＷｉ－Ｆｉなどによる近距離通信装置などの測位センサを含んでもよい。例えば、第２のセンサ１０２は、設備に発生した加速度や振動などに基づいて、設備において所定の動作が発生したことを検出してもよい。より具体的には、第２のセンサ１０２は、エレベータに加わる重力方向の加速度の変化や、ドアに加わる加速度または角速度の変化、イスに加わる衝撃などに基づいて、エレベータが昇降したり、ドアが開閉されたり、イスにユーザが座ったりしたことを検出してもよい。また、例えば、第２のセンサ１０２は、設備の制御回路に組み込まれ、設備が所定の動作をするよう命令されたり、所定の動作をするための制御が実行されたりしたことを検出してもよい。より具体的には、第２のセンサ１０２は、エレベータにおける昇降のための制御などを検出してもよい。

　解析装置１２０は、例えばネットワーク上のサーバによって実現される。解析装置１２０は、行動推定部１２１および位置推定部１２２によって生成される情報に基づいて、さまざまなサービスを提供する。例えば、解析装置１２０は、予測されるユーザＵの行動を支援するための情報を生成してユーザＵに提供してもよい。また、例えば、解析装置１２０は、ユーザＵの行動の履歴に基づいて、ユーザＵが１日の生活を振り返るための情報を提供してもよい。解析装置１２０からユーザＵに提供される情報は、第１のセンサ１０１を搭載する装置と同じ端末装置によって出力されてもよいし、これとは異なる端末装置によって出力されてもよい。あるいは、解析装置１２０は、ユーザＵの行動を、統計データとして処理してもよい。この場合、解析装置１２０は、ユーザＵとは異なる第三者、例えばリサーチャーなどに情報を提供しうる。

　本実施形態において、行動推定部１２１および位置推定部１２２は、互いに協働して解析を実行する。例えば、行動推定部１２１は、行動推定の結果を位置推定部１２２に提供し、位置推定部１２２は、行動推定の結果に基づいてユーザＵの位置を推定してもよい。また、位置推定部１２２は、位置推定の結果を行動推定部１２１に提供し、行動推定部１２１は、位置推定の結果に基づいてユーザＵの行動を認識してもよい。このような意味において、行動推定部１２１および位置推定部１２２は、以下の説明において一体の処理部として扱われ、説明される処理が行動推定部１２１の処理であるか位置推定部１２２の処理であるかは区別されない場合がある。

　（２．機能構成例）
　図２は、本開示の一実施形態の機能構成例を示すブロック図である。図２に示された例では、ユーザＵによって携帯または装着される第１のセンサ１０１が、ジャイロセンサ１０１１、加速度センサ１０１２、気圧センサ１０１３、および測位センサ１０１４を含む。一方、設備に設置される第２のセンサ１０２は、振動センサ１０２１を含む。また、図示された例において、解析装置１２０では、メモリまたはストレージに格納されるデータ１２０１～１２０６に基づいて、機能１２１１～１２１５が実現される。機能１２１１～１２１５は、例えば、解析装置１２０が有するＣＰＵ（Central　Processing　Unit）などの処理回路によって実現される。以下、それぞれの機能について、さらに説明する。

　第１のセンサ１０１に含まれるジャイロセンサ１０１１、加速度センサ１０１２、および気圧センサ１０１３の検出値は、解析装置１２０に送信され、センサデータ１２０１として格納される。センサデータ１２０１には、第１のセンサ１０１を携帯または装着しているユーザ（図１におけるユーザＵ）のユーザＩＤが関連付けられている。行動推定機能１２１１は、行動認識モデル１２０２を参照しつつ、センサデータ１２０１に基づいてユーザの行動を推定する。なお、行動認識モデルおよびセンサデータに基づいてユーザの行動を推定する処理については、例えば特開２０１２－８７７１号公報など多くの文献に記載された公知の行動認識技術を適用することが可能であるため、詳細な説明を省略する。行動推定機能１２１１による行動の推定結果は、１または複数の行動候補と、それぞれの行動候補のスコアとを含みうる。

　第１のセンサ１０１に含まれる測位センサ１０１４によって取得されたユーザの位置情報は、解析装置１２０に送信され、位置情報１２０３として格納される。このとき、解析装置１２０の処理回路では、測位によって特定されるユーザの位置情報を取得する位置情報取得機能が実現されている。位置情報１２０３にも、第１のセンサ１０１を携帯または装着しているユーザ（図１におけるユーザＵ）のユーザＩＤが関連付けられている。

　第２のセンサ１０２に含まれる振動センサ１０２１の検出値は、解析装置１２０に送信され、センサデータ１２０４として格納される。センサデータ１２０４には、第２のセンサ１０２が設置された設備の設備ＩＤが関連付けられている。センサデータ１２０４は、第２のセンサ１０２が設置された設備の利用状態を示す。例えば、センサデータ１２０４は、エレベータが昇降したり、ドアが開閉されたり、イスにユーザが座ったりした状態を示しうる。

　設備利用推定機能１２１２は、センサデータ１２０４に基づいて、ユーザによる設備の利用を推定する。設備利用推定機能１２１２は、位置情報１２０３および設備情報１２０５に基づいて、ユーザによる利用を推定する対象になる設備を絞り込んでもよい。設備情報１２０５は、設備ＩＤと、それぞれの設備の位置情報とを関連付ける情報を含む。より具体的には、設備利用推定機能１２１２は、設備情報１２０５に基づいて、位置情報１２０３が示すユーザの位置の近傍にある設備の設備ＩＤを特定する。さらに、設備利用推定機能１２１２は、特定された設備ＩＤに関連付けられたセンサデータ１２０４が、設備が利用されたことを示す場合に、ユーザによる設備の利用があったことを推定する。

　ここで、位置情報１２０３が示すユーザの位置の近傍に複数の装置が存在する場合、設備利用推定機能１２１２による設備の利用の推定結果は、１または複数の利用された設備候補を含んでもよい。それぞれの設備候補には、例えば、位置情報１２０３が示すユーザの位置と、設備情報１２０５によって示されるそれぞれの設備の位置との間の距離に応じてスコアがつけられてもよい（位置情報１２０３が示すユーザの位置に近い設備ほどスコアが高くなる）。

　なお、位置情報１２０３および設備情報１２０５に基づく設備の絞り込みは、必ずしも実施されなくてもよい。例えば、ユーザによる利用を推定する対象になる設備の数が少なく、また同じ種類で異なる場所に設置された複数の設備がないような場合、設備利用推定機能１２１２は、センサデータ１２０４によって設備が利用されたことが示されるすべての設備について、ユーザによる設備の利用があったことを推定してもよい。

　換言すれば、ユーザによる利用を推定する対象になる設備の数が多かったり、同じ種類で異なる場所に設置された複数の設備があったりする場合には、位置情報１２０３および設備情報１２０５に基づく設備の絞り込みを実施することが望ましい。上記のような設備の絞り込みを実施する場合、位置情報１２０３に関連付けられたユーザＩＤによって、（他のユーザではなく）第１のセンサ１０１を携帯または装着しているユーザ（図１におけるユーザＵ）が設備を利用したことを特定することができる。

　統合解析機能１２１３は、行動推定機能１２１１による行動の推定結果と、設備利用推定機能１２１２による設備の利用の推定結果とを統合的に解析する。より具体的には、統合解析機能１２１３は、これらの推定結果を設備－行動関連テーブル１２０６に基づいて解析することによって、行動の推定結果または設備の利用の推定結果の少なくともいずれかの精度を向上させる。

　設備－行動関連テーブル１２０６には、ユーザの行動と、ユーザによる設備の利用との関係が定義されている。より具体的には、例えば、設備－行動関連テーブル１２０６には、行動の推定結果に含まれうる行動候補と、設備の利用の推定結果に含まれうる設備候補との、組み合わせの発生確率が定義されている。例えば、「座る」および「歩く」という行動候補があり、「イス」および「ドア」という設備候補がある場合、「座る－イス」および「歩く－ドア」の組み合わせは発生確率が高く、「座る－ドア」および「歩く－イス」の組み合わせは発生確率が低いことが、設備－行動関連テーブル１２０６において定義されうる。設備－行動関連テーブル１２０６は、例えば機械学習によって生成されうる。

　図示された例において、統合解析機能１２１３は、設備－行動関連テーブル１２０６によって示される発生確率が最も高い組み合わせに含まれる行動候補および設備候補を採用する。これによって、行動候補および設備候補が絞り込まれることになり、推定結果の精度は向上する。

　行動推定機能１２１１による行動の推定結果と、設備利用推定機能１２１２による設備の利用の推定結果とが、いずれも行動候補および設備候補のスコアを含まない場合、統合解析機能１２１３は、単純に、設備－行動関連テーブル１２０６に定義された発生確率が最も高い行動候補および設備候補の組み合わせを採用する。一方、行動の推定結果、または設備の利用の推定結果の少なくともいずれかにおいて、行動候補または設備候補にスコアがつけられている場合、統合解析機能１２１３は、設備－行動関連テーブル１２０６に定義された発生確率に、行動候補のスコアまたは設備候補のスコアに対応する重みをつける。

　ここで、設備－行動関連テーブルと重みづけの具体的な例について、図３および図４を参照してさらに説明する。

　図３は、本開示の一実施形態における設備－行動関連テーブルの例を示す図である。上述した通り、設備－行動関連テーブルは、行動と設備の利用との関係を定義する関係情報の一例である。図３に示された例では、設備－行動関連テーブル１２０６において、「立つ」、「座る」、「歩く」、「走る」、「階段を昇降する」という行動候補と、「イスＡ」、「イスＢ」、「ドアＡ」、「ドアＢ」、「エレベータ」、「階段」という設備候補との組み合わせの発生確率が定義されている。なお、図示された例では、イスやドアについて複数の設備種類が定義されているが、これらの設備種類は、例えば設備の型番などに応じて定義されてもよく（この場合、異なる設備ＩＤを有する設備が共通の設備種類に対応しうる）、設備ＩＤごとに定義されてもよい。

　図４は、図３の例における重みづけの例について説明するための図である。図示された例では、行動推定機能１２１１による行動の推定結果に、「座る」、「立つ」という２つの行動候補が含まれる。「座る」のスコアは８０％、「立つ」のスコアは２０％である。一方、このとき、設備利用推定機能１２１２による設備の利用の推定結果には、「イスＡ」、「ドアＡ」、「階段」という３つの設備候補が含まれる。図示された例では、設備候補についてはスコアがつけられていない（他の例ではつけられてもよい）。

　この場合、統合解析機能１２１３は、図３に示された設備－行動関連テーブル１２０６を参照して、「立つ－イスＡ」、「立つ－ドアＡ」、「立つ－階段」、「座る－イスＡ」、「座る－ドアＡ」、「座る－階段」の６つの組み合わせの発生確率を比較する。このとき、統合解析機能１２１３は、「立つ」の行動候補を含む組み合わせについて、スコアに応じた重み（×０．２）をつける。また、統合解析機能１２１３は、「座る」の行動候補を含む組み合わせについても同様に、スコアに応じた重み（×０．８）をつける。

　結果として、「座る－イスＡ」の組み合わせの発生確率（０．６）が最も高いため、統合解析機能１２１３は、行動候補「座る」および設備候補「イスＡ」を採用する。なお、図示された例では、重みづけの有無に関わらず結果は変わらない。しかしながら、例えば、それぞれの組み合わせの発生確率の差が小さかったり、行動候補または設備候補のスコアの差が大きいような場合には、重みづけによって採用される行動および設備の組み合わせが変化することがありうる。

　なお、例えば、行動推定機能１２１１による行動の推定結果と、設備利用推定機能１２１２による設備の利用の推定結果とが相反する場合、設備－行動関連テーブル１２０６によって示される発生確率は低くなる。例えば、図３に示した例において、行動の推定結果が「歩く」、「走る」の行動候補を含み、設備の利用の推定結果が「イスＡ」、「イスＢ」の設備候補を含む場合、どの行動および設備の組み合わせでも、発生確率はかなり低い（０．０１～０．１１）。また、行動候補および設備候補に、設備－行動関連テーブル１２０６で定義されている発生確率が高い組み合わせが含まれるものの、行動候補および／または設備候補のスコアが低いために、重みづけの結果発生確率が低くなってしまう場合もありうる。

　このような場合のために、統合解析機能１２１３は、発生確率について所定の閾値を設定し、設備－行動関連テーブル１２０６によって示される発生確率が所定の閾値を超えない場合には、行動の推定結果および設備の利用の推定結果が不適切であることを示す情報を出力してもよい。行動推定機能１２１１による行動の推定結果と、設備利用推定機能１２１２による設備の利用の推定結果とが相反するような場合、いずれかの推定過程や、推定に用いられるセンサデータなどに（少なくともその時点での行動や設備の利用を正確に検出できないような）問題があることが推定されるため、無理に推定結果を出力するよりも、結果が不適切であることを示す方が推定結果の精度の向上につながる。

　再び図２を参照して、統合解析機能１２１３は、行動候補や設備候補が絞り込まれることによって精度が向上した行動および／または設備の利用の推定結果を、出力機能１２１４を介して出力してもよい。この場合、推定結果は、ユーザの行動ログの一部として、データベースに蓄積されたり、図示しない端末装置において画像や音声によってユーザに向けて提示されてもよい。あるいは、解析装置１２０の処理回路では、位置情報補正機能１２１５が実現され、統合解析機能１２１３によって提供される、精度が向上した設備の利用の推定結果と、設備情報１２０５で定義された設備の位置情報とに基づいて、ユーザの位置情報を補正してもよい。

　ここで、位置情報補正機能１２１５は、図２に示された例のように、測位センサ１０１４によって取得されたユーザの位置情報１２０３を補正してもよい。測位センサ１０１４に含まれるＧＰＳ受信機やＷｉ－Ｆｉなどによる近距離通信装置によって取得される位置情報の精度は概して高いが、ＧＰＳや近距離通信の電波状態が悪い場合などには精度が低下しうる。そのような場合に、ユーザが利用した設備が高い精度で推定されていれば、当該設備の位置を基準にして位置情報を補正し、精度を向上させることができる。

　また、変形例として、解析装置１２０の処理回路によって実現される位置情報取得機能は、第１のセンサ１０１（例えばジャイロセンサ１０１１、加速度センサ１０１２、および気圧センサ１０１３）の検出値に基づく自律測位によって特定されるユーザの位置情報を取得してもよい。なお、自律測位の手法については既によく知られているため、詳細な説明は省略する。自律測位のための演算は、解析装置１２０の処理回路によって実現される位置情報取得機能の中で実施されてもよいし、解析装置１２０とは異なる装置（例えば第１のセンサ１０１を搭載する装置）で実施されてもよい。自律測位は、ＧＰＳの電波が届きにくく、Ｗｉ－Ｆｉなどの近距離通信による測位も利用できない屋内などでも利用可能であるが、取得される位置情報が相対的なものであるため、ＧＰＳや近距離通信を利用した絶対的な測位によって取得される位置情報に比べると信頼度が低い。従って、位置情報補正機能１２１５による位置情報の補正は、上述の通りＧＰＳ受信機やＷｉ－Ｆｉなどによる近距離通信装置によって取得される位置情報についても有効である一方で、自律測位によって特定されるユーザの位置情報についても有効である。

　（３．変形例）
　本開示の実施形態では、上記で説明した例に限らず、さまざまな変形例が可能である。

　例えば、第２のセンサ１０２が設置される装置は、エレベータやドア、イスなどの屋内の設備には限られず、橋、歩道、公園の遊具など、屋外の設備を含んでもよい。これらの設備でも、例えば振動センサなどを第２のセンサ１０２として用いることによって、設備の利用状態を検出することができる。

　さらに、屋外の様々な設備において、第１のセンサ１０１および第２のセンサ１０２がそれぞれ検出する状態の例（設備－行動関連テーブル１２０６で定義される発生確率が高い組み合わせ）を、以下の表１に示す。

　また、上記の例では、設備の位置情報が設備情報１２０５において定義されることとしたが、第２のセンサ１０２がＧＰＳ受信機またはＷｉ－Ｆｉなどによる近距離通信装置などの測位センサを含んでもよい。この場合、第２のセンサ１０２は、振動センサなどによって設備の利用状態を検出するとともに、測位センサによって設備の位置情報を取得することができる。この場合、第２のセンサ１０２は、設備の位置情報を、設備ＩＤとともに解析装置１２０に送信してもよい。また、この場合、設備の位置情報を随時更新することが可能であるため、設備は移動してもよい。

　また、上記の例では、設備の位置情報が設備情報１２０５において定義されることとしたが、位置情報１２０３による設備の絞り込みが必要ではなく、また位置情報補正機能１２１５による位置情報の補正も必要ではないような場合、より具体的には、単にユーザがどの設備を使用したかの情報を取得するような場合には、設備の位置情報は定義されなくてもよい。

　（４．ハードウェア構成）
　次に、図５を参照して、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について説明する。図５は、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図示された情報処理装置９００は、例えば、上記の実施形態におけるモバイル端末装置、ウェアラブル端末装置、および／または解析装置を実現しうる。

　情報処理装置９００は、ＣＰＵ（Central　Processing　unit）９０１、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）９０３、およびＲＡＭ（Random　Access　Memory）９０５を含む。また、情報処理装置９００は、ホストバス９０７、ブリッジ９０９、外部バス９１１、インターフェース９１３、入力装置９１５、出力装置９１７、ストレージ装置９１９、ドライブ９２１、接続ポート９２３、通信装置９２５を含んでもよい。さらに、情報処理装置９００は、必要に応じて、撮像装置９３３、およびセンサ９３５を含んでもよい。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１に代えて、またはこれとともに、ＤＳＰ（Digital　Signal　Processor）、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）、またはＦＰＧＡ（Field-Programmable　Gate　Array）などの処理回路を有してもよい。

　ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１９、またはリムーバブル記録媒体９２７に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置９００内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータなどを記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータなどを一次記憶する。ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０３、およびＲＡＭ９０５は、ＣＰＵバスなどの内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。さらに、ホストバス９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（Peripheral　Component　Interconnect/Interface）バスなどの外部バス９１１に接続されている。

　入力装置９１５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなど、ユーザによって操作される装置である。入力装置９１５は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、情報処理装置９００の操作に対応した携帯電話などの外部接続機器９２９であってもよい。入力装置９１５は、ユーザが入力した情報に基づいて入力信号を生成してＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路を含む。ユーザは、この入力装置９１５を操作することによって、情報処理装置９００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりする。

　出力装置９１７は、取得した情報をユーザに対して視覚や聴覚、触覚などの感覚を用いて通知することが可能な装置で構成される。出力装置９１７は、例えば、ＬＣＤ（Liquid　Crystal　Display）または有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイなどの表示装置、スピーカまたはヘッドフォンなどの音声出力装置、もしくはバイブレータなどでありうる。出力装置９１７は、情報処理装置９００の処理により得られた結果を、テキストもしくは画像などの映像、音声もしくは音響などの音声、またはバイブレーションなどとして出力する。

　ストレージ装置９１９は、情報処理装置９００の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１９は、例えば、ＨＤＤ（Hard　Disk　Drive）などの磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイスなどにより構成される。ストレージ装置９１９は、例えばＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。

　ドライブ９２１は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体９２７のためのリーダライタであり、情報処理装置９００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録を書き込む。

　接続ポート９２３は、機器を情報処理装置９００に接続するためのポートである。接続ポート９２３は、例えば、ＵＳＢ（Universal　Serial　Bus）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Small　Computer　System　Interface）ポートなどでありうる。また、接続ポート９２３は、ＲＳ－２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition　Multimedia　Interface）ポートなどであってもよい。接続ポート９２３に外部接続機器９２９を接続することで、情報処理装置９００と外部接続機器９２９との間で各種のデータが交換されうる。

　通信装置９２５は、例えば、通信ネットワーク９３１に接続するための通信デバイスなどで構成された通信インターフェースである。通信装置９２５は、例えば、ＬＡＮ（Local　Area　Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ、またはＷＵＳＢ（Wireless　USB）用の通信カードなどでありうる。また、通信装置９２５は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Asymmetric　Digital　Subscriber　Line）用のルータ、または、各種通信用のモデムなどであってもよい。通信装置９２５は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、ＴＣＰ／ＩＰなどの所定のプロトコルを用いて信号などを送受信する。また、通信装置９２５に接続される通信ネットワーク９３１は、有線または無線によって接続されたネットワークであり、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信などを含みうる。

　撮像装置９３３は、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary　Metal　Oxide　Semiconductor）またはＣＣＤ（Charge　Coupled　Device）などの撮像素子、および撮像素子への被写体像の結像を制御するためのレンズなどの各種の部材を用いて実空間を撮像し、撮像画像を生成する装置である。撮像装置９３３は、静止画を撮像するものであってもよいし、また動画を撮像するものであってもよい。

　センサ９３５は、例えば、加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサ、照度センサ、温度センサ、気圧センサ、または音センサ（マイクロフォン）などの各種のセンサである。センサ９３５は、例えば情報処理装置９００の筐体の姿勢など、情報処理装置９００自体の状態に関する情報や、情報処理装置９００の周辺の明るさや騒音など、情報処理装置９００の周辺環境に関する情報を取得する。また、センサ９３５は、ＧＰＳ（Global　Positioning　System）信号を受信して装置の緯度、経度および高度を測定するＧＰＳ受信機を含んでもよい。

　以上、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更されうる。

　（５．補足）
　本開示の実施形態は、例えば、上記で説明したような情報処理装置（解析装置）、システム、情報処理装置またはシステムで実行される情報処理方法、情報処理装置を機能させるためのプログラム、およびプログラムが記録された一時的でない有形の媒体を含みうる。

　以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

　また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

　なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）ユーザによって携帯または装着される第１のセンサの検出値に基づいて前記ユーザの行動を推定する行動推定機能と、
　設備に配置された第２のセンサの検出値に基づいて前記ユーザによる前記設備の利用を推定する設備利用推定機能と、
　前記行動と前記設備の利用との関係を定義する関係情報に基づいて、前記行動の推定結果または前記設備の利用の推定結果の少なくともいずれかの精度を向上させる解析機能と
　を実現する処理回路を備える情報処理装置。
（２）前記行動の推定結果は、１または複数の行動候補を含み、
　前記設備の利用の推定結果は、１または複数の利用された設備候補を含み、
　前記関係情報は、前記行動候補と前記設備候補との組み合わせの発生確率を定義し、
　前記解析機能は、前記発生確率が最も高い組み合わせに含まれる前記行動候補および前記設備候補を採用する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）前記解析機能は、前記発生確率に、前記行動候補のスコアまたは前記設備候補のスコアのうち少なくともいずれかに対応する重みをつける、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）前記解析機能は、前記発生確率が所定の閾値を超えない場合、前記行動の推定結果および前記設備の利用の推定結果が不適切であることを示す情報を出力する、前記（２）または（３）に記載の情報処理装置。
（５）前記処理回路は、
　　測位によって特定される前記ユーザの位置情報を取得する位置情報取得機能と、
　　精度が向上した前記設備の利用の推定結果と前記設備の位置情報とに基づいて前記位置情報を補正する位置情報補正機能と
　をさらに実現する、前記（１）～（４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（６）前記位置情報取得機能は、前記第１のセンサの検出値に基づく自律測位によって特定される前記位置情報を取得する、前記（５）に記載の情報処理装置。
（７）前記処理回路は、測位によって特定される前記ユーザの位置情報を取得する位置情報取得機能をさらに実現し、
　前記設備利用推定機能は、前記位置情報に基づいて前記設備の利用を推定する対象になる設備を絞り込む、前記（１）～（６）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（８）ユーザによって携帯または装着される第１のセンサの検出値に基づいて前記ユーザの行動を推定することと、
　設備に配置された第２のセンサの検出値に基づいて前記ユーザによる前記設備の利用を推定することと、
　処理回路が、前記行動と前記設備の利用との関係を定義する関係情報に基づいて、前記行動の推定結果または前記設備の利用の推定結果の少なくともいずれかの精度を向上させることと
　を含む情報処理方法。
（９）ユーザによって携帯または装着される第１のセンサの検出値に基づいて前記ユーザの行動を推定する行動推定機能と、
　設備に配置された第２のセンサの検出値に基づいて前記ユーザによる前記設備の利用を推定する設備利用推定機能と、
　前記行動と前記設備の利用との関係を定義する関係情報に基づいて、前記行動の推定結果または前記設備の利用の推定結果の少なくともいずれかの精度を向上させる解析機能と
　を処理回路に実現させるためのプログラム。

　　１０１　第１のセンサ
　　１０２　第２のセンサ
　　１１０　ネットワーク
　　１２０　解析装置
　　１０１１　ジャイロセンサ
　　１０１２　加速度センサ
　　１０１３　気圧センサ
　　１０１４　測位センサ
　　１０２１　振動センサ
　　１２０６　設備－行動関連テーブル
　　１２１１　行動推定機能
　　１２１２　設備利用推定機能
　　１２１３　統合解析機能
　　１２１４　出力機能
　　１２１５　位置情報補正機能

Claims (9)

1. 　ユーザによって携帯または装着される第１のセンサの検出値に基づいて前記ユーザの行動を推定する行動推定機能と、
   　設備に配置された第２のセンサの検出値に基づいて前記ユーザによる前記設備の利用を推定する設備利用推定機能と、
   　前記行動と前記設備の利用との関係を定義する関係情報に基づいて、前記行動の推定結果または前記設備の利用の推定結果の少なくともいずれかの精度を向上させる解析機能と
   　を実現する処理回路を備える情報処理装置。
2. 　前記行動の推定結果は、１または複数の行動候補を含み、
   　前記設備の利用の推定結果は、１または複数の利用された設備候補を含み、
   　前記関係情報は、前記行動候補と前記設備候補との組み合わせの発生確率を定義し、
   　前記解析機能は、前記発生確率が最も高い組み合わせに含まれる前記行動候補および前記設備候補を採用する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 　前記解析機能は、前記発生確率に、前記行動候補のスコアまたは前記設備候補のスコアのうち少なくともいずれかに対応する重みをつける、請求項２に記載の情報処理装置。
4. 　前記解析機能は、前記発生確率が所定の閾値を超えない場合、前記行動の推定結果および前記設備の利用の推定結果が不適切であることを示す情報を出力する、請求項２に記載の情報処理装置。
5. 　前記処理回路は、
   　　測位によって特定される前記ユーザの位置情報を取得する位置情報取得機能と、
   　　精度が向上した前記設備の利用の推定結果と前記設備の位置情報とに基づいて前記位置情報を補正する位置情報補正機能と
   　をさらに実現する、請求項１に記載の情報処理装置。
6. 　前記位置情報取得機能は、前記第１のセンサの検出値に基づく自律測位によって特定される前記位置情報を取得する、請求項５に記載の情報処理装置。
7. 　前記処理回路は、測位によって特定される前記ユーザの位置情報を取得する位置情報取得機能をさらに実現し、
   　前記設備利用推定機能は、前記位置情報に基づいて前記設備の利用を推定する対象になる設備を絞り込む、請求項１に記載の情報処理装置。
8. 　ユーザによって携帯または装着される第１のセンサの検出値に基づいて前記ユーザの行動を推定することと、
   　設備に配置された第２のセンサの検出値に基づいて前記ユーザによる前記設備の利用を推定することと、
   　処理回路が、前記行動と前記設備の利用との関係を定義する関係情報に基づいて、前記行動の推定結果または前記設備の利用の推定結果の少なくともいずれかの精度を向上させることと
   　を含む情報処理方法。
9. 　ユーザによって携帯または装着される第１のセンサの検出値に基づいて前記ユーザの行動を推定する行動推定機能と、
   　設備に配置された第２のセンサの検出値に基づいて前記ユーザによる前記設備の利用を推定する設備利用推定機能と、
   　前記行動と前記設備の利用との関係を定義する関係情報に基づいて、前記行動の推定結果または前記設備の利用の推定結果の少なくともいずれかの精度を向上させる解析機能と
   　を処理回路に実現させるためのプログラム。

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