WO2022102061A1 - 推奨行動通知装置、推奨行動通知方法及び推奨行動通知プログラム - Google Patents

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WO2022102061A1
WO2022102061A1 PCT/JP2020/042296 JP2020042296W WO2022102061A1 WO 2022102061 A1 WO2022102061 A1 WO 2022102061A1 JP 2020042296 W JP2020042296 W JP 2020042296W WO 2022102061 A1 WO2022102061 A1 WO 2022102061A1
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WO
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recommended
recommended action
user
behavior
notification device
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PCT/JP2020/042296
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玲子 有賀
直人 阿部
Original Assignee
日本電信電話株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services

Definitions

  • This disclosure relates to a recommended behavior notification device, a recommended behavior notification method, and a recommended behavior notification program.
  • a recommended behavior notification function that pushes a recommended behavior in consideration of the user's health is known. According to this function, for example, when a strong stress state continues or a sitting state continues for a long time, it is possible to push-notify the user of an appropriate recommended action.
  • the notification timing is also important for push notification of appropriate recommended actions to the user, and there have been proposals for optimizing the notification timing of push notification.
  • the purpose of this disclosure is to provide a recommended behavior notification device, a recommended behavior notification method, and a recommended behavior notification program that notify recommended behaviors that are easy to practice.
  • the recommended behavior notification device is A detector that detects the status of the user who notifies the recommended action, and A specific part that specifies the degree of freedom of each part of the user corresponding to the detected situation, and Among the recommended action candidates extracted based on the public nature of the detected situation, the extraction unit that excludes the recommended behavior that moves the part with a lower degree of freedom specified by the specific part than the other parts, and the extraction part.
  • the decision unit for determining the recommended action from the remaining candidates for the recommended action not excluded by the extraction unit is provided.
  • a recommended behavior notification device it is possible to provide a recommended behavior notification device, a recommended behavior notification method, and a recommended behavior notification program for notifying recommended behaviors that are easy to practice.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a recommended behavior notification scene by the recommended behavior notification device according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the recommended action notification device.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the functional configuration of the recommended action notification device and the functional configuration of the external device according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a gap time scene list.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a recommended action list.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the flow of the recommended action notification process by the recommended action notification device according to the first embodiment.
  • FIG. 7 is a first diagram showing a specific example of the recommended behavior search process by the recommended behavior notification device according to the first embodiment.
  • FIG. 8 is a second diagram showing a specific example of the recommended behavior search process by the recommended behavior notification device according to the first embodiment.
  • FIG. 9 is a flowchart showing the flow of the recommended action search process by the recommended action notification device according to the first embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a recommended behavior notification scene by the recommended behavior notification device according to the second embodiment.
  • FIG. 11 is a first diagram showing a specific example of the recommended behavior search process by the recommended behavior notification device according to the second embodiment.
  • FIG. 12 is a second diagram showing a specific example of the recommended behavior search process by the recommended behavior notification device according to the second embodiment.
  • FIG. 13 is a flowchart showing the flow of the recommended action search process by the recommended action notification device according to the second embodiment.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of a recommended behavior notification scene by the recommended behavior notification device according to the third embodiment.
  • FIG. 15 is a diagram showing an example of the functional configuration of the recommended action notification device and the functional configuration of the external device according to the third embodiment.
  • FIG. 16 is a flowchart showing the flow of the recommended action notification process by the recommended action notification device according to the third embodiment.
  • FIG. 17 is a flowchart showing the flow of the recommended action search process by the recommended action notification device according to the third embodiment.
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of a recommended behavior notification scene by the recommended behavior notification device according to the fourth embodiment.
  • FIG. 19 is a diagram showing an example of the functional configuration of the recommended action notification device and the functional configuration of the external device according to the fourth embodiment.
  • FIG. 20 is a diagram showing another example of the gap time scene list and another example of the recommended action list.
  • FIG. 21 is a flowchart showing a flow of recommended action notification processing by the recommended action notification device according to the fourth embodiment
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a recommended behavior notification scene by the recommended behavior notification device according to the first embodiment.
  • the recommended action notification device 110 notifies the recommended action in a situation (scene) 100 in which the user 130 is waiting for a signal, for example.
  • the situation (scene) in which the recommended action is notified is also referred to as a "gap time scene”.
  • the recommended action notification device 110 can communicate with a sensing device 120 such as a GPS (Global Positioning System) that detects the position information of the user 130 and transmits it to the recommended action notification device 110. do.
  • a sensing device 120 such as a GPS (Global Positioning System) that detects the position information of the user 130 and transmits it to the recommended action notification device 110. do.
  • GPS Global Positioning System
  • the recommended action notification device 110 includes a mobile terminal such as a smartphone and a wearable terminal such as a smart watch, and is carried or worn by the user 130.
  • the recommended action notification device 110 is a situation (gap) in which the user 130 is waiting for a signal based on the position information of the user 130 transmitted from the sensing device 120 and the movement speed of the user 130 calculated based on the position information. Time scene) 100 is detected.
  • the recommended action notification device 110 determines the high degree of publicity from the detected situation (gap time scene) 100. Then, the recommended action notification device 110 narrows down the candidates for the recommended action based on the determined high degree of publicity (for example, in the case of high publicity, the recommended action that deviates from the daily action is excluded from the candidates. do).
  • the recommended action notification device 110 specifies the degree of freedom of each body part of the user 130 (the degree to which the user 130 can move without disturbing the action during execution) from the detected situation (gap time scene) 100. .. Then, the recommended action notification device 110 narrows down the candidates for the recommended action based on the degree of freedom of each specified body part (the recommended action for moving the body part having a low degree of freedom is excluded from the candidates).
  • the recommended behavior notification device 110 determines the height of publicity from the detected situation (gap time scene) 100, and specifies the degree of freedom of each body part. ⁇ Recommended behavior that places a heavy psychological burden on user 130 -Recommended actions that interfere with the actions being performed by the user 130, It is possible to notify the user 130 of the recommended behavior excluding the above (that is, the recommended behavior that the user 130 can easily practice).
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the recommended action notification device 110.
  • the recommended action notification device 110 includes a processor 201, a memory 202, an auxiliary storage device 203, an operation device 204, a display device 205, a voice output device 206, a communication device 207, and an acceleration sensor 208.
  • the hardware of the recommended action notification device 110 is connected to each other via the bus 209.
  • the processor 201 has various arithmetic devices such as a CPU (Central Processing Unit) and a GPU (Graphics Processing Unit).
  • the processor 201 reads and executes various programs (for example, a recommended action notification program described later) on the memory 202.
  • the memory 202 has a main storage device such as a ROM (ReadOnlyMemory) and a RAM (RandomAccessMemory).
  • the processor 201 and the memory 202 form a so-called computer, and the processor 201 realizes various functions by executing various programs read on the memory 202.
  • the auxiliary storage device 203 stores various programs and various data used when various programs are executed by the processor 201.
  • the gap time scene list storage unit 301, the recommended action list storage unit 302, and the user information storage unit 303, which will be described later, are realized in the auxiliary storage device 203.
  • the operation device 204 accepts various operations of the user 130 when the user 130 inputs various instructions to the recommended action notification device 110.
  • the display device 205 displays the result of processing by the recommended action notification device 110 (for example, the determined recommended action).
  • the voice output device 206 voice-outputs the result of processing by the recommended action notification device 110 (for example, the determined recommended action).
  • the communication device 207 is a communication device for communicating with an external device (for example, a sensing device 120 or the like) via a network.
  • the acceleration sensor 208 detects each acceleration in the three-axis direction of the recommended action notification device 110 and outputs acceleration data.
  • the various programs installed in the auxiliary storage device 203 are installed, for example, by being downloaded from the network via the communication device 207.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the functional configuration of the recommended action notification device and the functional configuration of the external device according to the first embodiment.
  • the recommended behavior notification device 110 is installed with the recommended behavior notification program, and when the program is executed, the recommended behavior notification device 110 becomes the recommended behavior notification device 110 as shown in FIG. ⁇ Receiver 311 ⁇ Gap time scene detection unit 312, -Message generation unit 313, ⁇ Presentation section 314, Functions as.
  • the receiving unit 311 receives the position information of the user 130 from the sensing device 120.
  • the gap time scene detection unit 312 calculates the movement speed of the user 130 based on the received position information of the user 130.
  • the moving speed of the user 130 may be calculated based on the acceleration data output from the acceleration sensor 208 of the recommended action notification device 110.
  • the gap time scene detection unit 312 detects the gap time scene by referring to the gap time scene list stored in the gap time scene list storage unit 301 based on the position information of the user 130 and the movement speed of the user 130. do.
  • gap time scene list (situations in which the user 130 is waiting for a signal (gap time scenes). ) 100 is an example of a registered situation). Further, it is assumed that the gap time scene list stores the high degree of publicity and the degree of freedom of the body part in association with each gap time scene.
  • the message generation unit 313 functions as a specific unit, an extraction unit, and a determination unit. Specifically, the message generation unit 313 refers to the gap time scene list based on the gap time scene detected by the gap time scene detection unit 312, determines the degree of publicity, and determines the height of publicity, and also determines the height of publicity. Specify the degree of freedom.
  • the message generation unit 313 refers to the recommended action list stored in the recommended action list storage unit 302 based on the determined high degree of publicity and the degree of freedom of each identified body part, and is a candidate for the recommended action. Narrow down.
  • the message generation unit 313 refers to the user information stored in the user information storage unit 303 based on the narrowed-down recommended action candidates, and determines the priority of the narrowed-down recommended action candidates. Determine one recommended action.
  • the message generation unit 313 determines that, among the narrowed-down recommended action candidates, the recommended action that moves the part that the user 130 himself is interested in is the recommended action with a high priority.
  • the presentation unit 314 notifies the user 130 of one recommended action determined by the message generation unit 313.
  • the method of notifying the recommended action is arbitrary, and the notification may be made by outputting the image data via the display device 205 or by outputting the voice data via the voice output device 206. good.
  • a sensing program is installed in the sensing device 120, and when the program is executed, the sensing device 120 functions as a sensing unit 321 and a transmitting unit 322.
  • the sensing unit 321 detects the position information of the user 130.
  • the transmission unit 322 transmits the detected position information of the user 130 to the recommended action notification device 110.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a gap time scene list.
  • the gap time scene list 400 includes "gap time scene”, “publicness”, and "degree of freedom of body parts" as information items.
  • the "degree of freedom of body part” further includes each body part of "head”, “body”, “arm”, and “leg”, and stores the degree of freedom of each body part in the corresponding gap time scene. Will be done.
  • the values stored in "publicness” and “degree of freedom of body parts” are set to 3 values, but may be composed of 4 or more values. Further, the values stored in “publicness” and “degree of freedom of body parts” are not limited to digital values, and may be composed of analog values.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a recommended action list.
  • “recommended action”, “effective part”, “strength of effect”, “degree of deviation from normal action”, and “recommended action” are included in the recommended action list 500. Includes “moving body parts”.
  • the "effective part” stores the effective part when the corresponding recommended action is practiced. For example, if the recommended behavior is “walk fast”, the effective part is the “leg”. Also, if the recommended action is "push the temple points", the effective part will be the "eyes”.
  • the "degree of deviation from normal behavior” stores the degree of deviation from the movements that the user 130 does not perform on a daily basis, which is different from the movements that the user 130 performs on a daily basis (walking, stopping, sitting, etc.). ..
  • the recommended behavior with a high degree of deviation from the normal behavior indicates that the recommended behavior has a large psychological burden when practiced in a highly public place.
  • Body parts to move with recommended behavior further include “head”, “torso”, “arms”, and “legs”, and the body parts to actually move when the recommended behavior is practiced.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the flow of the recommended action notification process by the recommended action notification device according to the first embodiment.
  • step S601 the receiving unit 311 receives the position information of the user 130 transmitted from the sensing device 120. Further, the gap time scene detection unit 312 detects the gap time scene based on the position information of the user 130 and the movement speed of the user 130.
  • step S602 the message generation unit 313 performs a recommended action search process for searching for a recommended action suitable for the detected gap time scene.
  • the message generation unit 313 refers to the gap time scene list 400 based on the detected gap time scene, determines the degree of publicity, and specifies the degree of freedom of each body part.
  • the message generation unit 313 further narrows down the candidates for recommended actions narrowed down based on the high degree of publicity based on the degree of freedom of each specified body part (recommended actions for moving a body part having a low degree of freedom are: Exclude from candidates).
  • the message generation unit 313 refers to the user information and extracts the candidate of the recommended action having a high priority from the narrowed down candidates of the recommended action. Further, the message generation unit 313 finally determines the recommended action having the highest effect among the extracted recommended action candidates as one recommended action.
  • a specific example of the recommended action search process (step S602) will be described later with reference to FIGS. 7 to 9.
  • step S603 the message generation unit 313 determines whether or not a recommended action suitable for the gap time scene has been searched. When it is not possible to finally determine one recommended action in step S602, it is determined that the recommended action suitable for the gap time scene was not searched in step S603 (determined as NO in step S603). End the recommended action notification process.
  • step S603 when one recommended action can be finally determined in step S602, it is determined in step S603 that a recommended action suitable for the gap time scene has been searched (determined as YES in step S603). The process proceeds to step S604.
  • step S604 the message generation unit 313 generates a message (image data or voice data) that encourages the practice of the determined recommended action.
  • step S605 the presentation unit 314 notifies the user 130 of the recommended action by outputting a message (image data or voice data) prompting the practice of the determined recommended action.
  • FIGS. 7 and 8 are first and second diagrams showing specific examples of the recommended behavior search process by the recommended behavior notification device according to the first embodiment.
  • the message generation unit 313 refers to the user information and prioritizes the narrowed down recommended action candidates (recommended action candidates in the regions 811, 812, 814 to 816).
  • the first place "headache, stiff shoulder”
  • the second place “abdominal muscle”
  • the third place "leg” are input as the parts that the user 130 himself is interested in.
  • the message generation unit 313 refers to the narrowed-down recommended action candidates (candidates for recommended actions in regions 811, 812, 814 to 816).
  • ⁇ 1st place "Headache, stiff shoulder”: None
  • ⁇ 2nd place "Abdominal muscle”: "Correct posture” (Region 814), “Strengthen the abdominal muscle” (Region 815)
  • ⁇ 3rd place "legs”: "walk fast” (area 811), "run” (area 812), And prioritize.
  • the candidates for the recommended behavior are narrowed down to either "correct posture” (region 814) or “strengthen the abdominal muscles” (region 815).
  • step S923 of FIG. 9 the message generation unit 313 refers to the "intensity of effect" in the recommended action list 500 of FIG. 8, and finally selects the one with the higher effect intensity from the narrowed down recommended action candidates. Decide on one recommended action.
  • the intensity of the effect of "correcting posture” region 814) is "1"
  • the intensity of the effect of "strengthening the abdominal muscles” region 815) is "2". be.
  • the message generation unit 313 finally decides "strengthen the abdominal muscles" (region 815) as one recommended action.
  • the recommended action notification device 110 is -Detects the gap time scene, which is the situation of the user who notifies the recommended action, and specifies the degree of freedom of each body part of the user. -Extract recommended action candidates based on the public nature of the detected gap time scene, and exclude recommended action candidates that move parts with a specified degree of freedom lower than other parts. -From the remaining candidates for recommended actions that are not excluded, one recommended action is finally determined based on the priority of each candidate or the strength of the effect of each candidate.
  • the items around the user 130 in the house refer to items used by the user 130 in daily life, such as refrigerators, televisions, and dryers.
  • the state of the article refers to a state specified based on the information detected by the sensor attached to the article in advance.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a recommended behavior notification scene by the recommended behavior notification device according to the second embodiment.
  • the recommended behavior notification device 110 notifies the recommended behavior in a situation (gap time scene) 1000 in which the user 130 is sitting on the sofa and watching TV in the house, for example.
  • the recommended action notification device 110 Refrigerator 1010, which has an acceleration sensor 1011 attached to the door and functions as a sensing device that outputs information indicating the open / closed state.
  • -TV 1020 which is equipped with an ON / OFF sensor and functions as a sensing device that outputs information indicating the ON / OFF status. Etc. and can communicate with.
  • the recommended action notification device 110 detects, for example, a situation (gap time scene) in which the user 130 is preparing a meal at home based on the information indicating the open / closed state transmitted from the refrigerator 1010. Further, the recommended action notification device 110 detects, for example, a situation (gap time scene) 1000 in which the user 130 is watching TV at home based on the information indicating the ON / OFF state transmitted from the television 1020. ..
  • the recommended action notification device 110 determines the high degree of publicity from the detected situation (gap time scene) 1000. Then, the recommended action notification device 110 narrows down the candidates for the recommended action based on the determined degree of publicity.
  • the degree of freedom of each body part of the user 130 is specified from the detected situation (gap time scene) 1000. Then, the recommended action notification device 110 narrows down the candidates for the recommended action based on the degree of freedom of each specified body part.
  • FIGS. 11 and 12 are first and second diagrams showing specific examples of the recommended behavior search process by the recommended behavior notification device according to the second embodiment.
  • step S1321 of FIG. 13 the message generation unit 313 refers to the areas 1221 and 1222 of FIG.
  • the message generation unit 313 refers to the user information and prioritizes the narrowed down recommended action candidates (remaining recommended action candidates other than the regions 1211-1216).
  • the message generation unit 313 refers to the recommended action candidates (remaining recommended action candidates other than the regions 1211-1216).
  • ⁇ 1st place "Headache, stiff shoulders”: “Raise your shoulders and lower them”, “Turn your shoulders”,
  • ⁇ 2nd place "Abdominal muscles”: “Correct posture”, “Strengthen abdominal muscles”,
  • ⁇ 3rd place "legs”: “walk fast”, “increase stride length", “run”, ..., And receive priority.
  • the candidates for the recommended action are narrowed down to either "raise and lower the shoulder” or "turn the shoulder".
  • step S1323 of FIG. 13 the message generation unit 313 refers to the "intensity of effect" in the recommended action list 500 of FIG. 12, and finally selects the one with the higher effect intensity from the narrowed down recommended action candidates. Decide on one recommended action.
  • the strength of the effect of "raising and lowering the shoulder” is "2"
  • the strength of the effect of "turning the shoulder” is "3".
  • the message generation unit 313 finally decides "turning the shoulder" as one recommended action.
  • the recommended action notification device 110 detects the gap time scene from the information indicating the state of the articles around the user 130 in the house.
  • the value of "publicness” is described as a predetermined fixed value in the gap time scene list 400, but the value of "publicness” may be a variable value. good. For example, even if the detected gap time scene is the same, the psychological burden on the practice of the recommended behavior differs depending on whether or not there is a person around the user 130.
  • the third embodiment the value of "publicness" in the gap time scene list 400 is changed according to the surrounding situation of the user 130.
  • the third embodiment will be described focusing on the differences from the first embodiment.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of a recommended behavior notification scene by the recommended behavior notification device according to the third embodiment.
  • the recommended action notification device 110 notifies the recommended action in, for example, a situation (gap time scene) 1400 in which the user 130 is waiting for a train at the platform of a station.
  • the recommended action notification device 110 A sensing device 120 such as GPS that detects the position information of the user 130 and transmits it to the recommended action notification device 110.
  • a server device 1420 which is connected to a sensing device 1410 such as a camera that senses the congestion status around the user 130 and transmits the sensed congestion status to the recommended action notification device 110. Etc. and can communicate with.
  • the recommended action notification device 110 detects that the user 130 is waiting for the train at the platform of the station (gap time scene) 1400 based on the position information of the user 130 and the moving speed of the user 130.
  • the recommended action notification device 110 determines whether or not the degree of congestion around the user 130 is less than the threshold value based on the congestion status transmitted from the server device 1420.
  • the recommended behavior notification device 110 determines that the degree of congestion around the user 130 is less than the threshold value (not congested)
  • the recommended action notification device 110 refers to the gap time scene list 400 to determine publicity. Judgment is made by lowering by one step.
  • FIG. 15 is a diagram showing an example of the functional configuration of the recommended action notification device and the functional configuration of the external device according to the third embodiment.
  • the difference between the recommended action notification device 110 shown in FIG. 15 and the recommended action notification device 110 shown in FIG. 3 is the congestion degree determination unit 1501 and the message generation unit 1502.
  • the congestion degree determination unit 1501 determines whether or not the congestion degree around the user 130 is less than the threshold value based on the congestion status transmitted from the server device 1420.
  • the message generation unit 1502 functions as a specific unit, an extraction unit, and a determination unit. Specifically, the message generation unit 1502 refers to the gap time scene list based on the gap time scene detected by the gap time scene detection unit 312, and determines the high degree of publicity. At this time, when the congestion degree determination unit 1501 determines that the congestion degree is less than the threshold value, the message generation unit 1502 determines the degree of publicity by one step lower.
  • a sensing program is installed in the sensing device 1410, and when the program is executed, the sensing device 1410 functions as a sensing unit 1511 and a transmitting unit 1512.
  • the sensing unit 1511 detects the congestion status around the user 130.
  • the transmission unit 1512 transmits the detected congestion status to the server device 1420.
  • the server device 1420 transmits the information indicating the congestion status transmitted from the sensing device 1410 to the recommended action notification device 110.
  • FIG. 16 is a flowchart showing the flow of the recommended action notification process by the recommended action notification device according to the third embodiment. The difference from the flowchart shown in FIG. 6 is steps S1601 and S1602.
  • step S1601 the congestion degree determination unit 1501 determines whether or not the congestion degree around the user 130 is less than the threshold value based on the information indicating the congestion status transmitted from the server device 1420.
  • step S1602 when the congestion degree determination unit 1501 determines that the congestion degree is less than the threshold value, the message generation unit 1502 lowers the height of publicity determined for the detected gap time scene by one step.
  • the recommended action search process is performed after making a judgment.
  • FIG. 17 is a flowchart showing the flow of the recommended action search process by the recommended action notification device according to the third embodiment.
  • the congestion degree determination unit 1501 determines that the congestion degree is less than the threshold value.
  • step S1722 of FIG. 17 the message generation unit 1502 refers to the user information and prioritizes the narrowed down recommended action candidates.
  • the message generation unit 1502 responds to the narrowed-down recommended action candidates.
  • ⁇ 1st place "Headache, stiff shoulder”: “Tilt the neck forward and stretch”, “Tilt the neck left and right to stretch”, “Turn the neck”
  • ⁇ 2nd place "Abdominal muscles”: “Correct posture”, “Strengthen abdominal muscles”
  • ⁇ 3rd place "legs”: “walk fast”, “increase stride length", “run”, ..., And prioritize.
  • the candidates for the recommended behavior are narrowed down to one of "tilt the neck forward and stretch", “tilt the neck left and right and stretch", and "turn the neck”.
  • step S1723 of FIG. 17 the message generation unit 313 refers to the "strength of effect" in the recommended action list 500 of FIG. 5, and finally selects the candidate having the maximum effect strength among the narrowed-down recommended action candidates. Decide on one recommended action. In the recommended action list 500 of FIG. 5, the strength of the effect of "turning the neck” is "3", which is the maximum. Therefore, the message generation unit 313 finally makes “turning the neck” one recommended action. To decide.
  • the recommended action notification device 110 determines the value of publicity when the gap time scene is detected, depending on whether or not there is a person around the user. And determine the recommended behavior based on the value of publicity after the change.
  • the recommended behavior is decided from a wider range of candidates without impairing the ease of practice. It will be possible to do.
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of a recommended behavior notification scene by the recommended behavior notification device according to the fourth embodiment.
  • the recommended action notification device 110 notifies the recommended action in, for example, a situation (gap time scene) 1800 in which the user 130 is waiting for a train at the platform of a station.
  • the recommended action notification device 110 A sensing device 120 such as GPS that detects the position information of the user 130 and transmits it to the recommended action notification device 110.
  • a server device 1810 that transmits information (for example, train position information) for calculating the remaining time of the gap time scene (here, the time until the train arrives) to the recommended action notification device 110. Etc. and can communicate with.
  • the user 130 waits for the train at the platform of the station based on the position information of the user 130 transmitted from the sensing device 120 and the movement speed of the user 130 calculated based on the position information. It is detected that the situation (gap time scene) is 1800. Further, the recommended action notification device 110 determines the recommended action based on the detected gap time scene.
  • the recommended action notification device 110 calculates the remaining time of the gap time scene based on the information (for example, the position information of the train) for calculating the remaining time of the gap time scene transmitted from the server device 1810. .. Further, the recommended action notification device 110 calculates the practice time or the number of times of the recommended action based on the remaining time of the calculated gap time scene, and the recommended action (the recommended action that is easy to practice and the practice time or the number of times of the recommended action). And) is notified to the user 130.
  • the recommended action notification device 110 calculates the remaining time of the gap time scene based on the information (for example, the position information of the train) for calculating the remaining time of the gap time scene transmitted from the server device 1810. .
  • the recommended action notification device 110 calculates the practice time or the number of times of the recommended action based on the remaining time of the calculated gap time scene, and the recommended action (the recommended action that is easy to practice and the practice time or the number of times of the recommended action). And) is notified to the user 130.
  • FIG. 19 is a diagram showing an example of the functional configuration of the recommended action notification device and the functional configuration of the external device according to the fourth embodiment.
  • the differences from FIG. 3 are the remaining time calculation unit 1901 of the recommended action notification device 110, the message generation unit 1902, and the server device 1810.
  • the remaining time calculation unit 1901 of the recommended action notification device 110 is the rest of the gap time scene based on the information (for example, the position information of the train) for calculating the remaining time of the gap time scene transmitted from the server device 1810. Calculate the time.
  • the message generation unit 1902 functions as a specific unit, an extraction unit, and a determination unit. Specifically, when the message generation unit 1902 determines the recommended action, the recommended action list storage unit 1904 is referred to, and the time required for one operation associated with the determined recommended action and the practice are possible. Get the upper limit of the time or the upper limit of the number of times that can be practiced.
  • the message generation unit 1902 determines the practice time of the recommended action based on the remaining time of the gap time scene and the upper limit of the practicable time. Alternatively, the message generation unit 1902 divides the remaining time of the gap time scene by the time required for one operation and compares it with the upper limit of the number of practicable times to determine the number of times the recommended action is practiced. As a result, the presentation unit 314 can notify the user 130 of the determined recommended action and the practice time or the number of times of the recommended action.
  • the server device 1810 acquires the position information of the train as information for calculating the remaining time of the gap time scene, and transmits it to the recommended action notification device 110.
  • the server device 1810 stores information for calculating the remaining time for each gap time scene, and transmits information according to the gap time scene to the recommended action notification device 110.
  • the remaining time calculation unit 1901 of the recommended action notification device 110 calculates the remaining time for each gap time scene, such as how many minutes the signal turns blue or how many minutes the railroad crossing opens. Can be done.
  • FIG. 20 is a diagram showing another example of the gap time scene list and another example of the recommended action list.
  • the difference between the gap time scene list 2010 shown in FIG. 20 (a) and the gap time scene list 400 shown in FIG. 4 is that in the case of the gap time scene list 2010, as an information item, "general remaining time t". left ) is included.
  • General remaining time treft refers to the general remaining time in the corresponding gap time scene.
  • the difference between the recommended action list 2020 shown in FIG. 20 (b) and the recommended action list 500 shown in FIG. 5 is that in the case of the recommended action list 2020, "time required for one operation action ". , "Upper limit of time / number of times c max " is included.
  • time required for one action the time required to execute the corresponding recommended action once is stored. As mentioned above, the "time required for one action " is used to calculate the number of times the recommended action is practiced.
  • the "upper limit of time / number of times c max" stores the upper limit of the practicable time of the corresponding recommended action or the upper limit of the practicable number of times. For example, even if there is time left to practice the recommended behavior 100 times, it may be physically unrealistic. In addition, there are also recommended actions such as "pushing the temple's acupoints", which can be sufficiently effective after a few practices. Therefore, in the recommended action list 2020, the upper limit of the practicable time or the upper limit of the number of practicable times is defined for each recommended action.
  • FIG. 21 is a flowchart showing a flow of recommended action notification processing by the recommended action notification device according to the fourth embodiment. The difference from the flowchart shown in FIG. 6 is steps S2101 and S2102.
  • step S2101 the remaining time calculation unit 1901 calculates the remaining time of the gap time scene based on the information transmitted from the server device 1810 for calculating the remaining time of the gap time scene.
  • step S2102 the message generation unit 1902 divides the remaining time of the gap time scene by the time required for one operation and compares it with the "time / upper limit c max of the number of times" to practice the recommended action. Or decide the number of practices.
  • the recommended action notification device 110 is based on the remaining time of the gap time scene and the upper limit of the practicable time or the upper limit of the number of practicable times. , Determine the practice time or frequency of recommended actions.
  • the function of notifying the user of the recommended action has been described.
  • the function of the recommended behavior notification device is not limited to this, and for example, it may have a function of managing whether or not the user has practiced the recommended behavior after notification.
  • the recommended behavior notification device may have a function of sensing whether or not the user has practiced the recommended behavior, or a function of inputting whether or not the user has practiced the recommended behavior. Further, the recommended behavior notification device may be configured to calculate the user's practice rate and update the value of "publicness" in the gap time scene list based on the calculated practice rate.
  • the value of "publicness” should be lowered, and if the recommended behavior is not practiced, the value of "publicness” should be increased. It may be configured.
  • the recommended action suitable for the gap time scene when the recommended action suitable for the gap time scene is determined, the recommended action is immediately notified to the user.
  • the timing for notifying the user of the recommended action may be configured to be arbitrarily set by the user.
  • a predetermined recommended action is stored in the "recommended action" of the recommended action list.
  • the "recommended behavior" in the recommended behavior list may be configured so that the user can arbitrarily register it.
  • GPS is exemplified as the sensing device 120, but the sensing device 120 may be a device suitable for detecting indoor position information using, for example, a beacon intensity or the like.
  • one recommended action is determined based on the priority and the strength of the effect from the narrowed-down recommended action candidates, but this is the method of determining one recommended action. Not limited to. For example, it may be randomly determined from the candidates with high priority. Alternatively, the recommended actions determined in the past may be excluded from the high-priority candidates and randomly determined. Alternatively, it may be randomly determined regardless of the priority.
  • the number of recommended actions to be finally determined is not limited to one.
  • two recommended actions may be determined and notified to the user, and the user may implement one of the recommended actions.
  • the functional configuration of the recommended behavior notification device and the functional configuration of the external device described in each of the above embodiments are merely examples, and a part of the functional configuration of the recommended behavior notification device may be realized in the external device.

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Abstract

実践しやすい推奨行動を通知する、推奨行動通知装置、推奨行動通知方法及び推奨行動通知プログラムを提供する。推奨行動通知装置は、推奨行動を通知するユーザの状況を検出する検出部と、検出された状況に対応する前記ユーザの各部位の自由度を特定する特定部と、検出された状況の公共性に基づいて抽出した推奨行動の候補のうち、前記特定部により特定された自由度が他の部位よりも低い部位を動かす推奨行動を除外する抽出部と、前記推奨行動の候補のうち、前記抽出部により除外されていない残りの推奨行動の候補から、推奨行動を決定する決定部とを有する。

Description

推奨行動通知装置、推奨行動通知方法及び推奨行動通知プログラム
　本開示は、推奨行動通知装置、推奨行動通知方法及び推奨行動通知プログラムに関する。
　携帯端末やウェアラブル端末等において利用可能な機能の１つとして、ユーザの健康を考慮した推奨行動をユーザにプッシュ通知する推奨行動通知機能が知られている。当該機能によれば、例えば、強いストレス状態が継続した場合や長時間座った状態が継続した場合等に、ユーザに適切な推奨行動をプッシュ通知することができる。
　また、ユーザに適切な推奨行動をプッシュ通知するにあたっては、通知タイミングも重要であり、従来より、プッシュ通知の通知タイミングを最適化するための提案もなされている。
特開２０１９－１８５３８９号公報
Tadashi Okoshi, Kota Tsubouchi, Masaya Taji, Takanori Ichikawa, Hideyuki Tokuda, "Attention and engagement-awareness in the wild: A large-scale study with adaptive notifications", 2017 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom), pp.100-110, 2017
　しかしながら、適切な通知タイミングでプッシュ通知されたとしても、推奨行動の内容によっては、ユーザが直ちに実践しにくい状況も考えられる。例えば、ユーザが公共性の高い場所にいる場合、日常行う動作と乖離した推奨行動は、実践する際の心理的負担が大きい。また、遂行中の行動を妨げるような推奨行動が通知された場合には、ユーザは遂行中の行動を優先させ、推奨行動を実践しないことが想定される。
　本開示は、実践しやすい推奨行動を通知する、推奨行動通知装置、推奨行動通知方法及び推奨行動通知プログラムを提供することを目的とする。
　本開示の一態様によれば、推奨行動通知装置は、
　推奨行動を通知するユーザの状況を検出する検出部と、
　検出された状況に対応する前記ユーザの各部位の自由度を特定する特定部と、
　検出された状況の公共性に基づいて抽出した推奨行動の候補のうち、前記特定部により特定された自由度が他の部位よりも低い部位を動かす推奨行動を除外する抽出部と、
　前記推奨行動の候補のうち、前記抽出部により除外されていない残りの推奨行動の候補から、推奨行動を決定する決定部とを有する。
　本開示によれば、実践しやすい推奨行動を通知する、推奨行動通知装置、推奨行動通知方法及び推奨行動通知プログラムを提供することができる。
図１は、第１の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動の通知シーンの一例を示す図である。 図２は、推奨行動通知装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係る推奨行動通知装置の機能構成及び外部装置の機能構成の一例を示す図である。 図４は、隙間時間場面リストの一例を示す図である。 図５は、推奨行動リストの一例を示す図である。 図６は、第１の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動通知処理の流れを示すフローチャートである。 図７は、第１の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動検索処理の具体例を示す第１の図である。 図８は、第１の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動検索処理の具体例を示す第２の図である。 図９は、第１の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動検索処理の流れを示すフローチャートである。 図１０は、第２の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動の通知シーンの一例を示す図である。 図１１は、第２の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動検索処理の具体例を示す第１の図である。 図１２は、第２の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動検索処理の具体例を示す第２の図である。 図１３は、第２の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動検索処理の流れを示すフローチャートである。 図１４は、第３の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動の通知シーンの一例を示す図である。 図１５は、第３の実施形態に係る推奨行動通知装置の機能構成及び外部装置の機能構成の一例を示す図である。 図１６は、第３の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動通知処理の流れを示すフローチャートである。 図１７は、第３の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動検索処理の流れを示すフローチャートである。 図１８は、第４の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動の通知シーンの一例を示す図である。 図１９は、第４の実施形態に係る推奨行動通知装置の機能構成及び外部装置の機能構成の一例を示す図である。 図２０は、隙間時間場面リストの他の一例及び推奨行動リストの他の一例を示す図である。 図２１は、第４の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動通知処理の流れを示すフローチャートである。
　以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、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した説明を省略する。
　［第１の実施形態］
　＜推奨行動通知装置による推奨行動の通知シーン＞
　はじめに、第１の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動の通知シーンについて説明する。図１は、第１の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動の通知シーンの一例を示す図である。図１に示すように、推奨行動通知装置１１０は、例えば、ユーザ１３０が信号待ちしている状況（場面）１００において、推奨行動を通知する。なお、下では、推奨行動が通知される状況（場面）を「隙間時間場面」ともいう。
　状況（隙間時間場面）１００において、推奨行動通知装置１１０は、ユーザ１３０の位置情報を検出し、推奨行動通知装置１１０に送信するＧＰＳ（Global Positioning System）等のセンシング装置１２０と通信可能であるとする。
　推奨行動通知装置１１０は、スマートフォン等の携帯端末や、スマートウォッチ等のウェアラブル端末を含み、ユーザ１３０によって携行または装着される。
　推奨行動通知装置１１０は、センシング装置１２０から送信されるユーザ１３０の位置情報と、該位置情報に基づいて算出するユーザ１３０の移動速度とに基づいて、ユーザ１３０が信号待ちしている状況（隙間時間場面）１００であることを検出する。
　また、推奨行動通知装置１１０は、検出した状況（隙間時間場面）１００から、公共性の高さを判定する。そして、推奨行動通知装置１１０は、判定した公共性の高さに基づいて、推奨行動の候補を絞り込む（例えば、公共性が高い場合には、日常行う動作と乖離した推奨行動は、候補から除外する）。
　また、推奨行動通知装置１１０は、検出した状況（隙間時間場面）１００から、ユーザ１３０の各身体部位の自由度（ユーザ１３０の遂行中の行動を妨げずに動かすことができる度合い）を特定する。そして、推奨行動通知装置１１０は、特定した各身体部位の自由度に基づいて、推奨行動の候補を絞り込む（自由度の低い身体部位を動かす推奨行動は、候補から除外する）。
　このように、推奨行動通知装置１１０では、検出した状況（隙間時間場面）１００から、公共性の高さを判定し、各身体部位の自由度を特定することで、
・ユーザ１３０にとって心理的負担が大きい推奨行動、
・ユーザ１３０の遂行中の行動を妨げるような推奨行動、
を除外した推奨行動（つまり、ユーザ１３０が実践しやすい推奨行動）を、ユーザ１３０に通知することができる。
　＜推奨行動通知装置のハードウェア構成＞
　次に、推奨行動通知装置１１０のハードウェア構成について説明する。図２は、推奨行動通知装置１１０のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、推奨行動通知装置１１０は、プロセッサ２０１、メモリ２０２、補助記憶装置２０３、操作装置２０４、表示装置２０５、音声出力装置２０６、通信装置２０７、加速度センサ２０８を有する。なお、推奨行動通知装置１１０の各ハードウェアは、バス２０９を介して相互に接続される。
　プロセッサ２０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の各種演算デバイスを有する。プロセッサ２０１は、各種プログラム（例えば、後述する推奨行動通知プログラム等）をメモリ２０２上に読み出して実行する。
　メモリ２０２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の主記憶デバイスを有する。プロセッサ２０１とメモリ２０２とは、いわゆるコンピュータを形成し、プロセッサ２０１が、メモリ２０２上に読み出した各種プログラムを実行することで、当該コンピュータは各種機能を実現する。
　補助記憶装置２０３は、各種プログラムや、各種プログラムがプロセッサ２０１によって実行される際に用いられる各種データを格納する。例えば、後述する隙間時間場面リスト格納部３０１、推奨行動リスト格納部３０２、ユーザ情報格納部３０３は、補助記憶装置２０３において実現される。
　操作装置２０４は、ユーザ１３０が推奨行動通知装置１１０に対して各種指示を入力する際に、ユーザ１３０の各種操作を受け付ける。表示装置２０５は、推奨行動通知装置１１０による処理の結果（例えば、決定した推奨行動）を表示する。音声出力装置２０６は、推奨行動通知装置１１０による処理の結果（例えば、決定した推奨行動）を音声出力する。
　通信装置２０７は、ネットワークを介して外部装置（例えば、センシング装置１２０等）と通信するための通信デバイスである。
　加速度センサ２０８は、推奨行動通知装置１１０の３軸方向の各加速度を検出し、加速度データを出力する。
　なお、補助記憶装置２０３にインストールされる各種プログラムは、例えば、通信装置２０７を介してネットワークからダウンロードされることで、インストールされる。
　＜推奨行動通知装置の機能構成及び外部装置の機能構成＞
　次に、推奨行動通知装置１１０の機能構成及び外部装置（ここでは、センシング装置１２０）の機能構成について説明する。図３は、第１の実施形態に係る推奨行動通知装置の機能構成及び外部装置の機能構成の一例を示す図である。
　上述したように、推奨行動通知装置１１０には推奨行動通知プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、推奨行動通知装置１１０は、図３に示すように、
・受信部３１１、
・隙間時間場面検出部３１２、
・メッセージ生成部３１３、
・提示部３１４、
として機能する。
　受信部３１１は、センシング装置１２０より、ユーザ１３０の位置情報を受信する。
　隙間時間場面検出部３１２は、受信されたユーザ１３０の位置情報に基づいて、ユーザ１３０の移動速度を算出する。なお、ユーザ１３０の移動速度は、推奨行動通知装置１１０が有する加速度センサ２０８より出力される加速度データに基づいて算出してもよい。
　また、隙間時間場面検出部３１２は、ユーザ１３０の位置情報とユーザ１３０の移動速度とに基づいて、隙間時間場面リスト格納部３０１に格納された隙間時間場面リストを参照し、隙間時間場面を検出する。
　なお、隙間時間場面リストには、ユーザ１３０が推奨行動を実践することが可能な状況（隙間時間場面）が複数登録されているものとする（ユーザ１３０が信号待ちしている状況（隙間時間場面）１００は、登録されている状況の一例である）。また、隙間時間場面リストには、それぞれの隙間時間場面と対応付けて、公共性の高さ、身体部位の自由度が格納されているものとする。
　メッセージ生成部３１３は特定部、抽出部及び決定部として機能する。具体的には、メッセージ生成部３１３は、隙間時間場面検出部３１２によって検出された隙間時間場面に基づいて、隙間時間場面リストを参照し、公共性の高さを判定するととともに、各身体部位の自由度を特定する。
　また、メッセージ生成部３１３は、判定した公共性の高さと特定した各身体部位の自由度とに基づいて、推奨行動リスト格納部３０２に格納されている推奨行動リストを参照し、推奨行動の候補を絞り込む。
　更に、メッセージ生成部３１３は、絞り込んだ推奨行動の候補に基づいて、ユーザ情報格納部３０３に格納されているユーザ情報を参照し、絞り込んだ推奨行動の候補の優先順位を判定することで、最終的に１つの推奨行動を決定する。
　なお、ユーザ情報には、予めユーザ１３０によって入力された、ユーザ１３０自身が気になっている部位についての情報が格納されているものとする。したがって、メッセージ生成部３１３では、絞り込んだ推奨行動の候補のうち、ユーザ１３０自身が気になっている部位を動かす推奨行動を優先順位の高い推奨行動と判定する。
　提示部３１４は、メッセージ生成部３１３により決定された１つの推奨行動をユーザ１３０に通知する。なお、推奨行動の通知方法は任意であり、表示装置２０５を介して画像データを出力することで通知してもよいし、音声出力装置２０６を介して音声データを出力することで通知してもよい。
　一方、センシング装置１２０にはセンシングプログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、センシング装置１２０は、センシング部３２１、送信部３２２として機能する。
　センシング部３２１は、ユーザ１３０の位置情報を検出する。送信部３２２は、検出されたユーザ１３０の位置情報を、推奨行動通知装置１１０に送信する。
　＜隙間時間場面リスト＞
　次に、隙間時間場面リスト格納部３０１に格納される隙間時間場面リストについて説明する。図４は、隙間時間場面リストの一例を示す図である。図４に示すように、隙間時間場面リスト４００には、情報の項目として、"隙間時間場面"、"公共性"、"身体部位の自由度"が含まれる。
　"隙間時間場面"には、ユーザ１３０が推奨行動を実践することが可能な状況が複数登録される。図４の例は、"隙間時間場面"として、"信号待ち"のほか、"踏切待ち"、"電車待ち"、"レジ待ち"、"エレベータ待ち"、・・・等が登録されていることを示している。
　"公共性"には、対応する隙間時間場面の公共性の高さ（「高」、「中」、「低」のいずれか）が格納される。
　"身体部位の自由度"には、更に、"頭部"、"胴体"、"腕"、"脚"の各身体部位が含まれ、対応する隙間時間場面における各身体部位の自由度が格納される。
　なお、各身体部位の自由度の数値は、"０"＝拘束されている状態、"０．５"＝やや拘束されている状態、"１"＝特に拘束されていない状態、をそれぞれ表すものとする。
　例えば、隙間時間場面として、ユーザ１３０が視覚的に注意を払う行動を遂行中の場合には（例えば、"デスクワーク"、"自宅で食事準備中"、"整髪・化粧等の身支度中"、・・・等）、"頭部"の自由度に低い値（＝"０"）が格納される。
　また、隙間時間場面として、ユーザ１３０が上体を前後左右に倒す動作がとりにくい行動を遂行中の場合には（例えば、"自宅で食事準備中"等）、"胴体"の自由度に低い値（＝"０"）が格納される。
　また、隙間時間場面として、ユーザ１３０が手に何かを持つ、あるいは、手を使った作業を行うといった行動を遂行中の場合には（例えば、"レジ待ち"、"自宅で食事準備中"・・・等）、"腕"の自由度に低い値（＝"０"）が格納される。
　また、隙間時間場面として、ユーザ１３０が、体を大きく動かすことができない行動を遂行中の場合には（"公共交通機関乗車中"、"自席～休憩・会議室への移動中"、・・・等）、"脚"の自由度に、やや低い値（＝"０．５"）が設定される。
　なお、図４の例では、"公共性"、及び、"身体部位の自由度"に格納される値を、３値としているが、４値以上で構成してもよい。また、"公共性"、及び、"身体部位の自由度"に格納される値は、デジタル値に限られず、アナログ値で構成してもよい。
　＜推奨行動リスト＞
　次に、推奨行動リスト格納部３０２に格納される推奨行動リストについて説明する。図５は、推奨行動リストの一例を示す図である。図５に示すように、推奨行動リスト５００には、情報の項目として、"推奨行動"、"効果のある部位"、"効果の強度"、"通常動作からの乖離度"、"推奨行動で動かす身体部位"が含まれる。
　"推奨行動"には、ユーザ１３０に通知される様々な推奨行動が登録される。図５の例は、推奨行動として、"早歩きをする"、"歩幅を大きくする"、"走る"、"爪先立ちをする"、・・・等が登録されていることを示している。
　"効果のある部位"には、対応する推奨行動を実践した場合に、効果のある部位が格納される。例えば、推奨行動が"早歩きをする"の場合、効果のある部位は"脚"となる。また、推奨行動が"こめかみのツボを押す"の場合、効果のある部位は"目"となる。
　"効果の強度"には、対応する推奨行動を実践した場合の効果の度合いが格納される。例えば、推奨行動が"早歩きをする"と"走る"とでは、効果のある部位は、いずれも"脚"であるが、効果の強度は、前者が"１"であるのに対して、後者は"２"となる。
　"通常行動からの乖離度"には、ユーザ１３０が日常行う動作（歩く、立ち止まる、座る等）とは異なる、ユーザ１３０が日常行わない動作についての、日常行う動作からの乖離度合いが格納される。通常行動からの乖離度が「高」の推奨行動とは、公共性の高い場所で実践する場合の心理的負担が大きい推奨行動であることを表している。
　"推奨行動で動かす身体部位"には、更に、"頭部"、"胴体"、"腕"、"脚"の各身体部位が含まれ、推奨行動を実践した場合に、実際に動かす身体部位を示す情報が格納される。"０"は、推奨行動を実践した場合に、対応する身体部位を実際には動かさないことを示している。また、"１"は、推奨行動を実践した場合に、対応する身体部位を実際に動かすことを示している。
　＜推奨行動通知処理の流れ＞
　次に、推奨行動通知装置１１０による推奨行動通知処理の流れについて説明する。図６は、第１の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動通知処理の流れを示すフローチャートである。
　ステップＳ６０１において、受信部３１１はセンシング装置１２０から送信されたユーザ１３０の位置情報を受信する。また、隙間時間場面検出部３１２は、ユーザ１３０の位置情報とユーザ１３０の移動速度とに基づいて、隙間時間場面を検出する。
　ステップＳ６０２において、メッセージ生成部３１３は、検出された隙間時間場面に適した推奨行動を検索する推奨行動検索処理を行う。
　具体的には、メッセージ生成部３１３は、検出された隙間時間場面に基づいて、隙間時間場面リスト４００を参照し、公共性の高さを判定するとともに、各身体部位の自由度を特定する。
　また、メッセージ生成部３１３は、判定した公共性の高さに基づいて推奨行動リスト５００を参照し、"通常行動からの乖離度"に基づいて、推奨行動の候補を絞り込む。例えば、メッセージ生成部３１３は、
・公共性＝「高」の場合、通常行動からの乖離度＝「低」の推奨行動の候補を抽出し、
・公共性＝「中」の場合、通常行動からの乖離度＝「低」、「中」の推奨行動の候補を抽出し、
・公共性＝「低」の場合、通常行動からの乖離度＝「低」、「中」、「高」の推奨行動の候補を抽出することで、推奨行動の候補を絞り込む。
　また、メッセージ生成部３１３は、公共性の高さに基づいて絞り込んだ推奨行動の候補を、特定した各身体部位の自由度に基づいて更に絞り込む（自由度の低い身体部位を動かす推奨行動は、候補から除外する）。
　また、メッセージ生成部３１３は、ユーザ情報を参照し、絞り込んだ推奨行動の候補の中から、優先順位の高い推奨行動の候補を抽出する。更に、メッセージ生成部３１３は、抽出した推奨行動の候補のうち、効果の強度が最も高い推奨行動を、最終的に１つの推奨行動として決定する。なお、推奨行動検索処理（ステップＳ６０２）の具体例は、図７～図９を用いて後述する。
　ステップＳ６０３において、メッセージ生成部３１３は、隙間時間場面に適した推奨行動が検索されたか否かを判定する。ステップＳ６０２において最終的に１つの推奨行動を決定することができなかった場合には、ステップＳ６０３において隙間時間場面に適した推奨行動が検索されなかったと判定し（ステップＳ６０３においてＮＯと判定し）、推奨行動通知処理を終了する。
　一方、ステップＳ６０２において最終的に１つの推奨行動を決定することができた場合には、ステップＳ６０３において隙間時間場面に適した推奨行動が検索されたと判定し（ステップＳ６０３においてＹＥＳと判定し）、ステップＳ６０４に進む。
　ステップＳ６０４において、メッセージ生成部３１３は、決定した推奨行動の実践を促すメッセージ（画像データまたは音声データ）を生成する。
　ステップＳ６０５において、提示部３１４は、決定した推奨行動の実践を促すメッセージ（画像データまたは音声データ）を出力することで、ユーザ１３０に推奨行動を通知する。
　＜推奨行動検索処理の具体例＞
　次に、推奨行動検索処理（図６のステップＳ６０２）の具体例について、図７、図８を参照しながら、図９に沿って説明する。図７及び図８は、第１の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動検索処理の具体例を示す第１及び第２の図である。また、図９は、第１の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動検索処理の流れを示すフローチャートである。なお、図９のフローチャートを実行するにあたり、隙間時間場面検出部３１２では、隙間時間場面＝「信号待ち」を検出しているものとする。
　図９のステップＳ９０１において、メッセージ生成部３１３は、隙間時間場面＝「信号待ち」に基づいて、図７の隙間時間場面リスト４００の領域７１１を参照することで、公共性＝「高」と判定する。
　図９のステップＳ９０２において、メッセージ生成部３１３は、公共性＝「高」の場合には、通常行動からの乖離度＝「低」の推奨行動を、抽出すべき推奨行動の候補と判定する。
　図９のステップＳ９０３において、メッセージ生成部３１３は、通常行動からの乖離度＝「低」に基づいて、図８の推奨行動リスト５００を参照し、領域８１１～８１５の推奨行動の候補を抽出することで、推奨行動の候補を絞り込む。
　一方、図９のステップＳ９１１において、メッセージ生成部３１３は、隙間時間場面＝「信号待ち」に基づいて、図７の隙間時間場面リスト４００の領域７１１を参照し、各身体部位の自由度を特定する。これにより、メッセージ生成部３１３は、「信号待ち」の際に自由度が低い身体部位として、「腕」を特定する。
　図９のステップＳ９２１において、メッセージ生成部３１３は、図８の領域８２１を参照する。これにより、メッセージ生成部３１３は、図８の領域８１１～８１６の推奨行動の候補のうち、推奨行動で動かす身体部位＝「腕」である推奨行動（領域８１３）を、推奨行動の候補から除外し、推奨行動の候補を絞り込む。
　図９のステップＳ９２２において、メッセージ生成部３１３は、ユーザ情報を参照し、絞り込んだ推奨行動の候補（領域８１１、８１２、８１４～８１６の推奨行動の候補）に対して優先順位をつける。なお、ユーザ情報には、ユーザ１３０自身が気になる部位として、１位＝「頭痛、肩こり」、２位＝「腹筋」、３位＝「脚」が入力されていたとする。
　このため、メッセージ生成部３１３は、絞り込んだ推奨行動の候補（領域８１１、８１２、８１４～８１６の推奨行動の候補）に対して、
・１位＝「頭痛、肩こり」：なし、
・２位＝「腹筋」："姿勢を正す"（領域８１４）、"腹筋に力を入れる"（領域８１５）、
・３位＝「脚」："早歩きをする"（領域８１１）、"走る"（領域８１２）、
と優先順位をつける。これにより、推奨行動の候補は、"姿勢を正す"（領域８１４）、"腹筋に力を入れる"（領域８１５）のいずれかに絞り込まれる。
　図９のステップＳ９２３において、メッセージ生成部３１３は、図８の推奨行動リスト５００の"効果の強度"を参照し、絞り込んだ推奨行動の候補のうち、効果の強度が高い方を、最終的に１つの推奨行動に決定する。図８の推奨行動リスト５００のうち、"姿勢を正す"（領域８１４）の効果の強度は「１」であり、"腹筋に力を入れる"（領域８１５）の効果の強度は「２」である。
　したがって、メッセージ生成部３１３は、最終的に"腹筋に力を入れる"（領域８１５）を１つの推奨行動に決定する。
　＜まとめ＞
　以上の説明から明らかなように、第１の実施形態に係る推奨行動通知装置１１０は、
・推奨行動を通知するユーザの状況である隙間時間場面を検出し、ユーザの各身体部位の自由度を特定する。
・検出された隙間時間場面の公共性に基づいて推奨行動の候補を抽出し、特定された自由度が他の部位よりも低い部位を動かす推奨行動の候補を除外する。
・除外されていない残りの推奨行動の候補から、各候補の優先順位または各候補の効果の強度に基づいて、最終的に１つの推奨行動を決定する。
　このように、公共性の高さと各身体部位の自由度とに基づいて推奨行動を決定することで、ユーザにとって心理的負担が大きい推奨行動や、遂行中の行動を妨げるような推奨行動が除外され、ユーザが実践しやすい推奨行動を通知することができる。
　つまり、第１の実施形態によれば、実践しやすい推奨行動を通知することができる。
　［第２の実施形態］
　上記第１の実施形態では、宅外におけるユーザ１３０の位置情報及び移動速度から、隙間時間場面を検出する場合について説明した。これに対して、第２の実施形態では、宅内におけるユーザ１３０周辺の物品の状態から、隙間時間場面を検出する場合について説明する。
　なお、宅内におけるユーザ１３０周辺の物品とは、例えば、冷蔵庫やテレビ、ドライヤ等、ユーザ１３０が日常生活をするうえで利用する物品を指す。また、物品の状態とは、予め物品に取り付けられたセンサにより検出された情報に基づいて特定される状態を指す。
　例えば、冷蔵庫のドアに取り付けられた加速度センサにより検出された情報に基づいて特定される状態とは、冷蔵庫のドアの開閉の状態を指し、当該状態に基づいて、隙間時間場面＝"自宅で食事準備中"を検出することができる。
　あるいは、テレビに取り付けられた、ＯＮ／ＯＦＦセンサにより検出された情報に基づいて特定される状態とは、テレビのＯＮ／ＯＦＦの状態を指し、当該状態に基づいて、隙間時間場面＝"ＴＶ鑑賞中"を検出することができる。
　以下、第２の実施形態について、上記第１の実施形態との相違点を中心に説明する。
　＜推奨行動通知装置による推奨行動の通知シーン＞
　はじめに、第２の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動の通知シーンについて説明する。図１０は、第２の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動の通知シーンの一例を示す図である。図１０に示すように、推奨行動通知装置１１０は、例えば、ユーザ１３０が宅内においてソファに座ってＴＶ鑑賞している状況（隙間時間場面）１０００において、推奨行動を通知する。
　状況（隙間時間場面）１０００において、推奨行動通知装置１１０は、
・ドアに加速度センサ１０１１が取り付けられ、開閉の状態を示す情報を出力するセンシング装置として機能する冷蔵庫１０１０、
・ＯＮ／ＯＦＦセンサが取り付けられ、ＯＮ／ＯＦＦの状態を示す情報を出力するセンシング装置として機能するテレビ１０２０、
等と通信可能であるとする。
　推奨行動通知装置１１０は、例えば、冷蔵庫１０１０から送信された開閉の状態を示す情報に基づいて、ユーザ１３０が、自宅で食事を準備している状況（隙間時間場面）を検出する。また、推奨行動通知装置１１０は、例えば、テレビ１０２０から送信されたＯＮ／ＯＦＦの状態を示す情報に基づいて、ユーザ１３０が、自宅でＴＶ鑑賞している状況（隙間時間場面）１０００を検出する。
　また、推奨行動通知装置１１０は、検出した状況（隙間時間場面）１０００から、公共性の高さを判定する。そして、推奨行動通知装置１１０は、判定した公共性の高さに基づいて、推奨行動の候補を絞り込む。
　また、推奨行動通知装置１１０では、検出した状況（隙間時間場面）１０００から、ユーザ１３０の各身体部位の自由度を特定する。そして、推奨行動通知装置１１０は、特定した各身体部位の自由度に基づいて、推奨行動の候補を絞り込む。
　＜推奨行動検索処理の具体例＞
　次に、推奨行動検索処理の具体例について、図１１、図１２を参照しながら、図１３に沿って説明する。図１１及び図１２は、第２の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動検索処理の具体例を示す第１及び第２の図である。また、図１３は、第２の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動検索処理の流れを示すフローチャートである。なお、図１３のフローチャートを実行するにあたり、隙間時間場面検出部３１２では、隙間時間場面＝「ＴＶ鑑賞中」を検出しているものとする。
　図１３のステップＳ１３０１において、メッセージ生成部３１３は、隙間時間場面＝「ＴＶ鑑賞中」に基づいて、図１１の隙間時間場面リスト４００の領域１１１１を参照することで、公共性＝「低」と判定する。
　図１３のステップ１３０２において、メッセージ生成部３１３は、公共性＝「低」の場合には、通常行動からの乖離度＝「低」、「中」、「高」の推奨行動を、抽出すべき推奨行動の候補と判定する。
　図１３のステップＳ１３０３において、メッセージ生成部３１３は、通常行動からの乖離度＝「低」、「中」、「高」に基づいて、図１２の推奨行動リスト５００を参照する（ここでは、全ての推奨行動が候補となる）。
　一方、図１３のステップＳ１３１１において、メッセージ生成部３１３は、隙間時間場面＝「ＴＶ鑑賞中」に基づいて、図１１の隙間時間場面リスト４００の領域１１１１を参照し、各身体部位の自由度を特定する。これにより、メッセージ生成部３１３は、「ＴＶ鑑賞中」において、自由度が低い身体部位として、「頭部」、「胴体」を特定する。
　図１３のステップＳ１３２１において、メッセージ生成部３１３は、図１２の領域１２２１、１２２２を参照する。これにより、メッセージ生成部３１３は、図１２の推奨行動リスト５００に含まれる推奨行動の候補のうち、推奨行動で動かす身体部位＝「頭部」、「胴体」である推奨行動（領域１２１１～１２１６）を、推奨行動の候補から除外し、推奨行動の候補を絞り込む。
　図１３のステップＳ１３２２において、メッセージ生成部３１３は、ユーザ情報を参照し、絞り込んだ推奨行動の候補（領域１２１１～１２１６以外の残りの推奨行動の候補）に対して優先順位をつける。なお、ユーザ情報には、ユーザ１３０自身が気になる部位として、１位＝「頭痛、肩こり」、２位＝「腹筋」、３位＝「脚」が入力されているものとする。
　このため、メッセージ生成部３１３は、推奨行動の候補（領域１２１１～１２１６以外の残りの推奨行動の候補）に対して、
・１位＝「頭痛、肩こり」："肩を挙げてストンと下ろす"、"肩を回す"、
・２位＝「腹筋」："姿勢を正す"、"腹筋に力を入れる"、
・３位＝「脚」："早歩きをする"、"歩幅を大きくする"、"走る"、・・・、
と優先順位を受ける。これにより、推奨行動の候補は、"肩を挙げてストンと下ろす"、"肩を回す"のいずれかに絞り込まれる。
　図１３のステップＳ１３２３において、メッセージ生成部３１３は、図１２の推奨行動リスト５００の"効果の強度"を参照し、絞り込んだ推奨行動の候補のうち、効果の強度が高い方を、最終的に１つの推奨行動に決定する。図１２の推奨行動リスト５００のうち、"肩を挙げてストンと下ろす"の効果の強度は「２」であり、"肩を回す"の効果の強度は「３」である。
　したがって、メッセージ生成部３１３は、最終的に"肩を回す"を１つの推奨行動に決定する。
　＜まとめ＞
　以上の説明から明らかなように、第２の実施形態に係る推奨行動通知装置１１０は、宅内におけるユーザ１３０周辺の物品の状態を示す情報から、隙間時間場面を検出する。
　このように、宅内においても隙間時間場面を検出できるように構成することで、第２の実施形態によれば、宅内においても実践しやすい推奨行動を通知することができる。
　［第３の実施形態］
　上記第１及び第２の実施形態では、隙間時間場面リスト４００において"公共性"の値が予め定められた固定値であるとして説明したが、"公共性"の値は可変値であってもよい。例えば、検出した隙間時間場面が同じであっても、ユーザ１３０の周囲に人がいるか否かによって、推奨行動の実践に対する心理的負担が異なってくるからである。
　一例として、混雑した駅のホームで"かかと上げ"を実践することは、心理的負担が大きいが、閑散とした駅のホームで"かかと上げ"を実践することは、心理的負担が小さいといったことが想定される。そこで、第３の実施形態では、隙間時間場面リスト４００における"公共性"の値を、ユーザ１３０の周囲の状況に応じて変更する。以下、第３の実施形態について、上記第１の実施形態との相違点を中心に説明する。
　＜推奨行動通知装置による推奨行動の通知シーン＞
　はじめに、第３の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動の通知シーンについて説明する。図１４は、第３の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動の通知シーンの一例を示す図である。図１４に示すように、推奨行動通知装置１１０は、例えば、ユーザ１３０が駅のホームで電車待ちしている状況（隙間時間場面）１４００において、推奨行動を通知する。
　状況（隙間時間場面）１４００において、推奨行動通知装置１１０は、
・ユーザ１３０の位置情報を検出し、推奨行動通知装置１１０に送信するＧＰＳ等のセンシング装置１２０、
・ユーザ１３０の周囲の混雑状況をセンシングするカメラ等のセンシング装置１４１０と接続され、センシングされた混雑状況を、推奨行動通知装置１１０に送信するサーバ装置１４２０、
等と通信可能であるとする。
　推奨行動通知装置１１０は、ユーザ１３０の位置情報と、ユーザ１３０の移動速度とに基づいて、ユーザ１３０が駅のホームで電車待ちしている状況（隙間時間場面）１４００であることを検出する。
　また、推奨行動通知装置１１０は、サーバ装置１４２０から送信された混雑状況に基づいて、ユーザ１３０の周囲の混雑度が閾値未満であるか否かを判定する。なお、推奨行動通知装置１１０は、ユーザ１３０の周囲の混雑度が閾値未満である（混雑していない）と判定した場合には、隙間時間場面リスト４００を参照して公共性を判定する際、１段階下げて判定する。
　＜推奨行動通知装置の機能構成及び外部装置の機能構成＞
　次に、推奨行動通知装置１１０の機能構成及び外部装置（ここでは、センシング装置１２０、センシング装置１４１０、サーバ装置１４２０）の機能構成について説明する。図１５は、第３の実施形態に係る推奨行動通知装置の機能構成及び外部装置の機能構成の一例を示す図である。
　このうち、図１５に示す推奨行動通知装置１１０と、図３に示した推奨行動通知装置１１０との相違点は、混雑度判定部１５０１、メッセージ生成部１５０２である。
　混雑度判定部１５０１は、サーバ装置１４２０から送信された混雑状況に基づいて、ユーザ１３０の周囲の混雑度が閾値未満であるか否かを判定する。
　メッセージ生成部１５０２は特定部、抽出部及び決定部として機能する。具体的には、メッセージ生成部１５０２は、隙間時間場面検出部３１２によって検出された隙間時間場面に基づいて、隙間時間場面リストを参照し、公共性の高さを判定する。このとき、メッセージ生成部１５０２は、混雑度判定部１５０１により混雑度が閾値未満であると判定されていた場合には、公共性の高さを１段階下げて判定する。
　例えば、隙間時間場面検出部３１２によって、隙間時間場面＝「電車待ち」が検出されたとする。この場合、メッセージ生成部１５０２では、公共性＝「高」であると判定するが、混雑度判定部１５０１によって混雑度が閾値未満であると判定された場合には、公共性＝「中」であると判定する。
　一方、センシング装置１２０の機能構成は、上記第１の実施形態において、図３を用いて説明済みであるため、ここでは説明を省略する。
　センシング装置１４１０にはセンシングプログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、センシング装置１４１０は、センシング部１５１１、送信部１５１２として機能する。
　センシング部１５１１は、ユーザ１３０周辺の混雑状況を検出する。送信部１５１２は、検出された混雑状況を、サーバ装置１４２０に送信する。
　サーバ装置１４２０は、センシング装置１４１０から送信された混雑状況を示す情報を、推奨行動通知装置１１０に送信する。
　＜推奨行動通知処理の流れ＞
　次に、推奨行動通知装置１１０による推奨行動通知処理の流れについて説明する。図１６は、第３の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動通知処理の流れを示すフローチャートである。図６で示したフローチャートとの相違点は、ステップＳ１６０１、Ｓ１６０２である。
　ステップＳ１６０１において、混雑度判定部１５０１は、サーバ装置１４２０から送信された混雑状況を示す情報に基づいて、ユーザ１３０の周囲の混雑度が閾値未満であるか否かを判定する。
　ステップＳ１６０２において、メッセージ生成部１５０２は、混雑度判定部１５０１により混雑度が閾値未満であると判定された場合には、検出された隙間時間場面について判定した公共性の高さを、１段階下げて判定したうえで推奨行動検索処理を行う。
　＜推奨行動検索処理の具体例＞
　次に、推奨行動検索処理（図１６のステップＳ１６０２）の具体例について、図１７に沿って説明する。図１７は、第３の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動検索処理の流れを示すフローチャートである。なお、図１７のフローチャートを実行するにあたり、隙間時間場面検出部３１２では、隙間時間場面＝「電車待ち」を検出しているものとする。また、混雑度判定部１５０１では、混雑度が閾値未満であると判定しているものとする。
　図１７のステップＳ１７０１において、メッセージ生成部１５０２は、隙間時間場面＝「電車待ち」に基づいて、図４の隙間時間場面リスト４００を参照する。図４の隙間時間場面リスト４００によれば、隙間時間場面＝「電車待ち」の場合の公共性は「高」である。しかしながら、混雑度判定部１５０１によって、混雑度が閾値未満であると判定されているため、メッセージ生成部１５０２は、公共性を１段階下げて、「中」であると判定する。
　図１７のステップＳ１７０２において、メッセージ生成部１５０２は、公共性＝「中」の場合には、通常行動からの乖離度＝「低」、「中」の推奨行動を、抽出すべき推奨行動の候補と判定する。
　図１７のステップＳ１７０３において、メッセージ生成部１５０２は、通常行動からの乖離度＝「低」、「中」に基づいて、図５の推奨行動リスト５００を参照し、対応する推奨行動の候補を抽出することで、推奨行動の候補を絞り込む。
　一方、図１７のステップＳ１７１１において、メッセージ生成部１５０２は、隙間時間場面＝「電車待ち」に基づいて、図４の隙間時間場面リスト４００を参照し、各身体部位の自由度を特定する。これにより、メッセージ生成部１５０２は、「電車待ち」の際に自由度が低い身体部位として、「腕」を特定する。
　図１７のステップＳ１７２１において、メッセージ生成部１５０２は、絞り込んだ推奨行動の候補のうち、推奨行動で動かす身体部位＝「腕」である推奨行動を、推奨行動の候補から除外し、推奨行動の候補を絞り込む。
　図１７のステップＳ１７２２において、メッセージ生成部１５０２は、ユーザ情報を参照し、絞り込んだ推奨行動の候補に対して優先順位をつける。なお、ユーザ情報には、ユーザ１３０自身が気になる部位として、１位＝「頭痛、肩こり」、２位＝「腹筋」、３位＝「脚」が入力されているものとする。
　このため、メッセージ生成部１５０２は、絞り込んだ推奨行動の候補に対して、
・１位＝「頭痛、肩こり」："首を前に倒して伸ばす"、"首を左右に倒して伸ばす"、"首を回す"
・２位＝「腹筋」："姿勢を正す"、"腹筋に力を入れる"
・３位＝「脚」："早歩きをする"、"歩幅を大きくする"、"走る"、・・・、
と優先順位をつける。これにより、推奨行動の候補は、"首を前に倒して伸ばす"、"首を左右に倒して伸ばす"、"首を回す"のいずれかに絞り込まれる。
　図１７のステップＳ１７２３において、メッセージ生成部３１３は、図５の推奨行動リスト５００の"効果の強度"を参照し、絞り込んだ推奨行動の候補のうち、効果の強度が最大の候補を、最終的に１つの推奨行動に決定する。図５の推奨行動リスト５００のうち、"首を回す"の効果の強度は「３」であり、最大であるため、メッセージ生成部３１３は、最終的に"首を回す"を１つの推奨行動に決定する。
　＜まとめ＞
　以上の説明から明らかなように、第３の実施形態に係る推奨行動通知装置１１０は、隙間時間場面を検出した際に判定する公共性の値を、ユーザの周囲に人がいるか否かに応じて変更し、変更後の公共性の値に基づいて、推奨行動を決定する。
　このように、推奨行動の実践に対する心理的負担を考慮して、推奨行動の候補を絞り込む構成とすることで、実践しやすさを損なうことなく、より広範囲の候補の中から、推奨行動を決定することが可能になる。
　［第４の実施形態］
　上記第１乃至第３の実施形態では、実践しやすい推奨行動をユーザに通知する場合について説明した。これに対して、第４の実施形態では、隙間時間場面において実践可能な時間長さ（"隙間時間場面の残り時間"と称す）を把握し、推奨行動の実践時間または実践回数（実践する量）もあわせてユーザに通知する。これにより、第４の実施形態によれば、より具体的な推奨行動（実践しやすい推奨行動と、推奨行動の実践時間または実践回数）をユーザに通知することが可能になる。以下、第４の実施形態について、上記各実施形態との相違点を中心に説明する。
　＜推奨行動通知装置による推奨行動の通知シーン＞
　はじめに、第４の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動の通知シーンについて説明する。図１８は、第４の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動の通知シーンの一例を示す図である。図１８に示すように、推奨行動通知装置１１０は、例えば、ユーザ１３０が駅のホームで電車待ちしている状況（隙間時間場面）１８００において、推奨行動を通知する。
　状況（隙間時間場面）１８００において、推奨行動通知装置１１０は、
・ユーザ１３０の位置情報を検出し、推奨行動通知装置１１０に送信するＧＰＳ等のセンシング装置１２０、
・隙間時間場面の残り時間（ここでは、電車が来るまでの時間）を算出するための情報（例えば、電車の位置情報）を、推奨行動通知装置１１０に送信するサーバ装置１８１０、
等と通信可能であるとする。
　推奨行動通知装置１１０は、センシング装置１２０から送信されたユーザ１３０の位置情報と、該位置情報に基づいて算出するユーザ１３０の移動速度とに基づいて、ユーザ１３０が駅のホームで電車待ちしている状況（隙間時間場面）１８００であることを検出する。また、推奨行動通知装置１１０では、検出した隙間時間場面に基づいて、推奨行動を決定する。
　また、推奨行動通知装置１１０では、サーバ装置１８１０から送信された、隙間時間場面の残り時間を算出するための情報（例えば、電車の位置情報）に基づいて、隙間時間場面の残り時間を算出する。更に、推奨行動通知装置１１０では、算出した隙間時間場面の残り時間に基づいて推奨行動の実践時間または実践回数を算出し、推奨行動（実践しやすい推奨行動と、推奨行動の実践時間または実践回数と）をユーザ１３０に通知する。
　＜推奨行動通知装置の機能構成及び外部装置の機能構成＞
　次に、推奨行動通知装置１１０の機能構成及び外部装置（ここでは、センシング装置１２０、サーバ装置１８１０）の機能構成について説明する。図１９は、第４の実施形態に係る推奨行動通知装置の機能構成及び外部装置の機能構成の一例を示す図である。
　このうち、図３との相違点は、推奨行動通知装置１１０の残り時間算出部１９０１と、メッセージ生成部１９０２と、サーバ装置１８１０である。
　推奨行動通知装置１１０の残り時間算出部１９０１は、サーバ装置１８１０から送信された、隙間時間場面の残り時間を算出するための情報（例えば、電車の位置情報）に基づいて、隙間時間場面の残り時間を算出する。
　メッセージ生成部１９０２は特定部、抽出部及び決定部として機能する。具体的には、メッセージ生成部１９０２は、推奨行動を決定した際、推奨行動リスト格納部１９０４を参照し、決定した推奨行動に対応付けられた、一回の動作に必要な時間と、実践可能な時間の上限値または実践可能な回数の上限値とを取得する。
　また、メッセージ生成部１９０２は、隙間時間場面の残り時間と、実践可能な時間の上限値とに基づいて、推奨行動の実践時間を決定する。あるいは、メッセージ生成部１９０２は、隙間時間場面の残り時間を、一回の動作に必要な時間で除算し、実践可能な回数の上限値と比較することで、推奨行動の実践回数を決定する。これにより、提示部３１４は、決定した推奨行動及び推奨行動の実践時間または実践回数を、ユーザ１３０に通知することができる。
　なお、メッセージ生成部１９０２は、残り時間算出部１９０１において、隙間時間場面の残り時間が算出されなかった場合には、隙間時間場面リスト格納部１９０３を参照し、推奨行動ごとに予め定められた、一般的な残り時間を取得する。そして、メッセージ生成部１９０２は、一般的な残り時間を用いて推奨行動の実践時間または実践回数を決定する。例えば、隙間時間場面＝「ドライヤ利用」等のように、サーバ装置１８１０から、残り時間を算出するための情報を取得することが困難な場合もあるからである。
　サーバ装置１８１０は、隙間時間場面の残り時間を算出するための情報として、電車の位置情報を取得し、推奨行動通知装置１１０に送信する。なお、サーバ装置１８１０は、隙間時間場面ごとに、残り時間を算出するための情報をそれぞれ格納しており、隙間時間場面に応じた情報を、推奨行動通知装置１１０に送信する。
　例えば、隙間時間場面＝「信号待ち」の場合、サーバ装置１８１０では、隙間時間場面の残り時間を算出するための情報として、赤信号の残り時間を推奨行動通知装置１１０に送信する。また、隙間時間場面＝「踏切待ち」の場合、サーバ装置１８１０では、隙間時間場面の残り時間を算出するための情報として、踏切を通過する電車の位置情報を推奨行動通知装置１１０に送信する。
　これにより、推奨行動通知装置１１０の残り時間算出部１９０１では、あと何分で信号が青に変わるのか、あるいは、あと何分で踏切が開くのかといった、隙間時間場面ごとの残り時間を算出することができる。
　＜隙間時間場面リスト及び推奨行動リスト＞
　次に、隙間時間場面リスト格納部１９０３に格納される隙間時間場面リスト及び推奨行動リスト格納部１９０４に格納される推奨行動リストについて説明する。図２０は、隙間時間場面リストの他の一例及び推奨行動リストの他の一例を示す図である。
　図２０（ａ）に示す隙間時間場面リスト２０１０と、図４に示した隙間時間場面リスト４００との相違点は、隙間時間場面リスト２０１０の場合、情報の項目として、"一般的な残り時間ｔｌｅｆｔ）が含まれる点である。
　"一般的な残り時間ｔｌｅｆｔ"は、対応する隙間時間場面における、一般的な残り時間を指す。
　また、図２０（ｂ）に示す推奨行動リスト２０２０と、図５に示した推奨行動リスト５００との相違点は、推奨行動リスト２０２０の場合、"一回の動作に必要な時間ｔａｃｔｉｏｎ"と、"時間／回数の上限ｃｍａｘ"とが含まれる点である。
　"一回の動作に必要な時間ｔａｃｔｉｏｎ"には、対応する推奨行動を一回実践するのにかかる時間が格納される。上述したように、"一回の動作に必要な時間ｔａｃｔｉｏｎ"は、推奨行動の実践回数を算出するのに用いられる。
　"時間／回数の上限ｃｍａｘ"には、対応する推奨行動の実践可能な時間の上限値または実践可能な回数の上限値が格納される。例えば、推奨行動を１００回実践することが可能な残り時間があったとしても、体力的に非現実であることが考えられる。また、推奨行動＝「こめかみのツボを押す」のように、数回程度の実践で十分な効果が得られる推奨行動もある。このため、推奨行動リスト２０２０には、推奨行動ごとに、実践可能な時間の上限値または実践可能な回数の上限値が規定されている。
　＜推奨行動通知処理の流れ＞
　次に、推奨行動通知装置１１０による推奨行動通知処理の流れについて説明する。図２１は、第４の実施形態に係る推奨行動通知装置による推奨行動通知処理の流れを示すフローチャートである。図６で示したフローチャートとの相違点は、ステップＳ２１０１、Ｓ２１０２である。
　ステップＳ２１０１において、残り時間算出部１９０１は、サーバ装置１８１０から送信された、隙間時間場面の残り時間を算出するための情報に基づいて、隙間時間場面の残り時間を算出する。
　ステップＳ２１０２において、メッセージ生成部１９０２は、隙間時間場面の残り時間を、一回の動作に必要な時間で除算し、"時間／回数の上限ｃｍａｘ"と比較することで、推奨行動の実践時間または実践回数を決定する。
　＜まとめ＞
　以上の説明から明らかなように、第４の実施形態に係る推奨行動通知装置１１０は、隙間時間場面の残り時間と、実践可能な時間の上限値または実践可能な回数の上限値とに基づいて、推奨行動の実践時間または実践回数を決定する。
　このように、推奨行動に加えて、推奨行動の実践時間または実践回数を決定することで、第４の実施形態によれば、より具体的な推奨行動をユーザに通知することができる。
　［その他の実施形態］
　上記各実施形態では、隙間時間場面リストにおいて、"公共性"が予め格納されているものとして説明した。しかしながら、隙間時間場面リストの"公共性"は、ユーザが入力するように構成されていてもよい。
　また、上記各実施形態では、推奨行動をユーザに通知するまでの機能について説明した。しかしながら、推奨行動通知装置が有する機能はこれに限定されず、例えば、通知後に、ユーザが推奨行動を実践したか否かを管理する機能を有していてもよい。
　例えば、推奨行動通知装置は、ユーザが推奨行動を実践したか否かをセンシングする機能、あるいは、ユーザが推奨行動を実践したか否かを入力する機能を有していてもよい。更に、推奨行動通知装置は、ユーザの実践率を算出し、算出した実践率に基づいて、隙間時間場面リストの"公共性"の値を更新するように構成されていてもよい。
　具体的には、所定の隙間時間場面において推奨行動を実践した場合には、"公共性"の値を下げ、推奨行動を実践しなかった場合には、"公共性"の値を上げるように構成されていてもよい。
　また、上記各実施形態では、隙間時間場面に適した推奨行動が決定された場合に、直ちに推奨行動をユーザに通知するものとして説明した。しかしながら、推奨行動をユーザに通知するタイミングは、ユーザが任意に設定できるように構成されていてもよい。
　また、上記各実施形態では、推奨行動リストの"推奨行動"に、予め定められた推奨行動が格納されているものとして説明した。しかしながら、推奨行動リストの"推奨行動"は、ユーザが任意に登録できるように構成されていてもよい。
　また、上記各実施形態では、センシング装置１２０としてＧＰＳを例示したが、センシング装置１２０は、例えば、ビーコン強度等を用いた屋内の位置情報を検出するのに適した装置であってもよい。
　また、上記各実施形態では、絞り込んだ推奨行動の候補から、優先順位と効果の強度とに基づいて、１つの推奨行動を決定するものとして説明したが、１つの推奨行動を決定する方法はこれに限定されない。例えば、優先順位の高い候補の中からランダムに決定してもよい。あるいは、優先順位の高い候補の中から、過去に決定した推奨行動を除外して、ランダムに決定してもよい。あるいは、優先順位によらず、ランダムに決定してもよい。
　また、上記各実施形態では、隙間時間場面に適した１つの推奨行動を決定する場合について説明したが、最終的に決定する推奨行動の数は１つに限定されない。例えば、２つの推奨行動を決定してユーザに通知し、ユーザがいずれかの推奨行動を実践してもよい。
　また、上記各実施形態で説明した推奨行動通知装置の機能構成及び外部装置の機能構成は一例にすぎず、推奨行動通知装置の機能構成の一部は、外部装置において実現されてもよい。
　なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
　１１０　　：推奨行動通知装置
　１２０　　：センシング装置
　３１１　　：受信部
　３１２　　：隙間時間場面検出部
　３１３　　：メッセージ生成部
　３１４　　：提示部
　４００　　：隙間時間場面リスト
　５００　　：推奨行動リスト
　１４１０　：センシング装置
　１４２０　：サーバ装置
　１５０１　：混雑度判定部
　１５０２　：メッセージ生成部
　１８１０　：サーバ装置
　１９０１　：残り時間算出部
　１９０２　：メッセージ生成部
　２０１０　：隙間時間場面リスト
　２０２０　：推奨行動リスト

Claims (8)

  1. 　推奨行動を通知するユーザの状況を検出する検出部と、
    　検出された状況に対応する前記ユーザの各部位の自由度を特定する特定部と、
    　検出された状況の公共性に基づいて抽出した推奨行動の候補のうち、前記特定部により特定された自由度が他の部位よりも低い部位を動かす推奨行動を除外する抽出部と、
    　前記推奨行動の候補のうち、前記抽出部により除外されていない残りの推奨行動の候補から、推奨行動を決定する決定部と
    　を有する推奨行動通知装置。
  2. 　前記抽出部は、検出された状況の公共性が高いほど、前記ユーザが日常行う動作から乖離していない推奨行動の候補を抽出する、請求項１に記載の推奨行動通知装置。
  3. 　前記決定部は、
    　前記推奨行動の候補のうち、前記抽出部により除外されていない残りの推奨行動の候補から、各候補の優先順位または各候補の効果の強度に基づいて、推奨行動を決定する、請求項１に記載の推奨行動通知装置。
  4. 　前記ユーザの周囲の混雑度を判定する判定部を更に有し、
    　前記混雑度が所定の閾値未満の場合、前記抽出部は、前記公共性を変更し、変更後の公共性に基づいて推奨行動の候補を抽出する、請求項１に記載の推奨行動通知装置。
  5. 　検出された状況の残り時間を算出する算出部を更に有し、
    　前記決定部は、
    　算出された残り時間と、決定した推奨行動に対応付けられた上限値とに基づいて、決定された推奨行動を実践する量を更に決定する、請求項１に記載の推奨行動通知装置。
  6. 　前記決定部は、
    　決定した推奨行動に対応付けられた、一回の動作に必要な時間を用いて、前記算出された残り時間を除算し、決定した推奨行動に対応付けられた回数の上限値と比較することで、前記ユーザが実践する回数を決定する、請求項５に記載の推奨行動通知装置。
  7. 　推奨行動を通知するユーザの状況を検出する検出工程と、
    　検出された状況に対応する前記ユーザの各部位の自由度を特定する特定工程と、
    　検出された状況の公共性に基づいて抽出した推奨行動の候補のうち、前記特定工程において特定された自由度が他の部位よりも低い部位を動かす推奨行動を除外する抽出工程と、
    　前記推奨行動の候補のうち、前記抽出工程において除外されていない残りの推奨行動の候補から、推奨行動を決定する決定工程と
    　を有する推奨行動通知方法。
  8. 　推奨行動を通知するユーザの状況を検出する検出工程と、
    　検出された状況に対応する前記ユーザの各部位の自由度を特定する特定工程と、
    　検出された状況の公共性に基づいて抽出した推奨行動の候補のうち、前記特定工程において特定された自由度が他の部位よりも低い部位を動かす推奨行動を除外する抽出工程と、
    　前記推奨行動の候補のうち、前記抽出工程において除外されていない残りの推奨行動の候補から、推奨行動を決定する決定工程と
    　をコンピュータに実行させるための推奨行動通知プログラム。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002083398A (ja) * 2000-09-06 2002-03-22 Yoshiaki Masuno タクシー呼出しシステム
JP2003139553A (ja) * 2001-11-02 2003-05-14 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 寄り道を考慮した経路探索方法，経路探索装置，そのプログラムおよびそのプログラムの記録媒体
US20110241882A1 (en) * 2010-04-01 2011-10-06 Sony Ericsson Mobile Communications Japan, Inc. Mobile terminal, location-based service server, and information providing system
WO2017047331A1 (ja) * 2015-09-18 2017-03-23 日本電気株式会社 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002083398A (ja) * 2000-09-06 2002-03-22 Yoshiaki Masuno タクシー呼出しシステム
JP2003139553A (ja) * 2001-11-02 2003-05-14 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 寄り道を考慮した経路探索方法，経路探索装置，そのプログラムおよびそのプログラムの記録媒体
US20110241882A1 (en) * 2010-04-01 2011-10-06 Sony Ericsson Mobile Communications Japan, Inc. Mobile terminal, location-based service server, and information providing system
WO2017047331A1 (ja) * 2015-09-18 2017-03-23 日本電気株式会社 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

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