JP2008065413A

JP2008065413A - 移動通信体及び情報案内サーバ

Info

Publication number: JP2008065413A
Application number: JP2006239801A
Authority: JP
Inventors: Toru Yamaguchi; 亨山口
Original assignee: Tokyo Metropolitan Public University Corp
Current assignee: Tokyo Metropolitan Public University Corp
Priority date: 2006-09-05
Filing date: 2006-09-05
Publication date: 2008-03-21

Abstract

【課題】携帯電話機のインターネット閲覧や電子決済などの使用履歴を生かし、携帯電話機ユーザの嗜好に合った情報をタイムリーに提供する。
【解決手段】携帯電話によるインターネット閲覧や買物で購入した商品とそれに関する情報の履歴を整理して携帯電話ユーザの嗜好情報として蓄積記憶しておく。この蓄積記憶された嗜好情報と、推奨要請があった時点の時刻や携帯電話の位置情報などを参照して推論を行い、その結果を推奨情報として携帯電話機の画面に文字、又は写真や地図などの画像情報として出力表示することにより、多数の事例候補の中から携帯電話ユーザの好みに合った推奨商品とこれに関する情報を素早くかつタイムリーに案内する。
【選択図】図１

Description

本発明は、携帯電話機又はＰＤＡ（Personal Digital
Assistants）等の移動通信体及びこの移動通信体と通信して情報を移動通信体に提供する情報案内サーバに関し、特に、ユーザの個人属性情報（嗜好情報又は身体情報等）を有効に利用することができる移動通信体及び情報案内サーバに関するものである。

近年、携帯電話機の普及が進むとともに携帯電話機の機能は単なる電話機能に限らず、インターネット閲覧機能、電子マネー機能やクレジット機能などの決済機能を備えるものが増加してきている。

電子通貨による買物に関する取引履歴情報をＩＣカードに記憶し、この取引履歴情報から顧客の平均的な購買パターンを算出し、このパターンから大きく外れる場合には自動的に注意を促してヒューマンエラーを防止する電子通貨決済システムが知られている（特許文献１参照）
特開平０９−２３７２９８号公報

しかし、この電子通貨決済システムはヒューマンエラー防止機能を有するだけであり、記憶されている情報がユーザの個人属性情報として生かされていない。

本発明は、上記問題点に鑑み、ユーザの個人属性情報を有効に利用することができる移動通信体及び情報案内サーバを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、請求項１に記載した移動通信体は、商品の検索履歴又は購入履歴から、該商品の分類に基づく個人属性情報を記憶する個人属性情報記憶手段と、該個人属性情報記憶手段から読み出される個人属性情報に応じた情報を作成する制御手段と、該制御手段によって作成された情報を表示する表示手段とを備えることを特徴とする。

また、請求項２に記載した移動通信体は、商品の検索履歴又は購入履歴から、該商品の分類に基づく個人属性情報を記憶する個人属性情報記憶手段と、該個人属性情報記憶手段から読み出される個人属性情報を情報案内サーバに送信し、該情報案内サーバから情報を受信する通信手段と、該通信手段によって受信した情報を表示する表示手段とを備えることを特徴とする。

また、請求項３に記載した移動通信体は、前記個人属性情報記憶手段は、商品を購入した地理的位置及び商品を購入した時間に関する情報を前記分類と共に個人属性情報として記憶することを特徴とする。

また、請求項４に記載した移動通信体は、前記個人属性情報記憶手段に手動で個人属性情報を入力する入力手段を更に備えることを特徴とする。

また、請求項５に記載した情報案内サーバは、移動通信体から商品の分類に基づく個人属性情報を受信する通信手段と、該通信手段によって受信した個人属性情報に応じた情報を作成する制御手段とを備え、前記通信手段は、該制御手段によって作成された情報を前記移動通信体に送信することを特徴とする。

また、請求項６に記載した情報案内サーバは、前記個人属性情報は、商品を購入した地理的位置及び商品を購入した時間に関する情報を前記分類と共に有することを特徴とする。

請求項１に記載した本発明の移動通信体によれば、移動通信体のユーザの嗜好などに合う情報を容易かつタイムリーに検索したり入手したりすることができる。

請求項２に記載した本発明の移動通信体によれば、移動通信体のユーザの嗜好などに合う情報を、簡易な構成により容易かつタイムリーに検索したり入手したりすることができる。

請求項３に記載した本発明の移動通信体によれば、移動通信体のユーザの嗜好などに合い、かつユーザのいる場所や時刻に適した情報を容易かつタイムリーに検索したり入手したりすることができる。

請求項４に記載した本発明の移動通信体によれば、移動通信体のユーザの意思に従ったユーザの嗜好などに合う情報を容易かつタイムリーに検索したり入手したりすることができる。

請求項５に記載した本発明の情報案内サーバによれば、移動通信体のユーザの嗜好などに合う情報を、簡易な移動通信体により容易かつタイムリーに検索したり入手したりすることができる。

請求項６に記載した本発明の情報案内サーバによれば、移動通信体のユーザの嗜好などに合い、かつユーザのいる場所や時刻に適した情報を容易かつタイムリーに検索したり入手したりすることができる。

以下、添付図面を参照しながら本発明を実施するための最良の形態について、移動通信体として携帯電話機を例にして詳細に説明する。

図１は、本発明の実施例１による携帯電話機の構成を示す図である。

同図で携帯電話機１は、推論手段２、推奨情報記憶メモリ３、嗜好データ蓄積手段４、事例データベース５、通信手段１１、表示画面１２、位置検知手段１３、時刻検知手段１４、操作ボタン１５、インターネット閲覧手段１６、電子決済手段１７、携帯電話用アンテナ１１１、及びＧＰＳアンテナ１６１を備える。

上記で、通信手段１１、表示画面１２、位置検知手段１３、時刻検知手段１４、操作ボタン１５、インターネット閲覧手段１６、及び電子決済手段１７は、携帯電話用アンテナ１１１、ＧＰＳアンテナ１６１とともに通常に市販されているいわゆる携帯電話に備えられているものであり、本発明ではこれらをそのまま使用する。

推論手段２、推奨情報記憶メモリ３、嗜好データ蓄積手段４、及び事例データベース５は通常に市販されているいわゆる携帯電話に備えられているユーザアプリケーション用エリアにソフトウェアプログラムとして、又は記憶領域として確保収容される。

図２は、実施例１による嗜好データ蓄積手段４に含まれる嗜好データ７ｓ、及び事例データベース５に含まれる事例データ７ｊの構造を示す図である。それぞれ分類記号７１ｓ、７１ｊ、内容情報７２ｓ、７２ｊ、位置情報７３ｓ、７３ｊ、時刻情報７４ｓ、７４ｊ、付帯情報７５ｓ、７５ｊを含んでいる。これらの詳細は後述する。

図３は、実施例１による嗜好データ７ｓのデータ生成手順を説明するフローチャートである。図４は、実施例１による推論手順を説明するフローチャートである。

以下、図１〜図４を用いて携帯電話機１の動作を詳細に説明する。

図３のデータ生成フローチャートはデータ生成手順６０と再分類手順６１からなる。

携帯電話機１のインターネット閲覧手段１６を使用して例えば店舗情報や商品情報を閲覧したり、電子決済手段１７を使用して買物などを行うと、推論手段２はデータ生成手順６０に従い、結果読出手順６０１でその結果を読出し、整理手順６０２でこの結果に含まれている情報を図２(ａ)に示す内容情報７２ｓ、位置情報７３ｓ、時刻情報７４ｓ、付帯情報７５ｓのような形に整理する。

商品分類推定手順６０３は、整理手順６０２で抽出した内容情報７２ｓに含まれる商品名が例えば総務省の定める日本標準商品分類のどの分類に属するかを推定し、この推定結果に従って上記日本標準商品分類商品記号に準じた記号を分類記号７１ｓと決定する。

データ生成手順６０４は、上記手順で得られた分類記号７１ｓ、内容情報７２ｓ、位置情報７３ｓ、時刻情報７４ｓ、付帯情報７５ｓを嗜好データ７ｓとして生成し、嗜好データ蓄積手段４に追加記憶する。

その結果、嗜好データ７ｓの分類記号７１ｓには上記で決定した分類記号が、内容情報７２ｓには例えばインターネットで閲覧又は買物をした店名や品名などが、位置情報７３ｓには閲覧や買物をした店の所在地が、時刻情報７４ｓには閲覧や買物をした時刻又は空欄が、付帯情報７５ｓには特記事項又は空欄などが記憶されている。

上記した記憶は上記閲覧又は買物の都度行われるので、通常、嗜好データ蓄積手段４には複数の嗜好データ７ｓが記憶されている。

通常、再分類手順６１の再分類判断手順６１１はＮＯ側が選択されるが、嗜好データ蓄積手段４に蓄積される嗜好データ７ｓの数がいずれかの分類について所定値よりも増加した場合は、再分類判断手順６１１は、この増加を検知してＹＥＳ側を選択し、細展開手順６１２は、その分類を下位の細分類に展開する。

先に例示した総務省の定める日本標準商品分類は、日本国内に存在する全ての商品を分類し、上位の大分類から中位の中分類、更にはその下位へと層構造に細分化する構造を持っているので細展開手順６１２の操作には好適である。

したがって、商品分類推定手順６０３は前記日本標準商品分類又はそれと類似の分類体系を使用して、当初は上記大分類に従って整理手順６０２で抽出した内容情報７２ｓに含まれる商品名を分類して分類記号７１ｓを付し、その分類記号７１ｓの中で同一分類が増加したものについて更に下位の分類へと細分化した分類記号を付す。再分類手順６１３では、嗜好データ蓄積手段４及び後述する事例データベース５に含まれるその分類が付与されているすべての嗜好データ７ｓ及び事例データ７ｊを再分類付与する。

事例データベース５には、予め複数の事例データ７ｊが記憶されている。

事例データ７ｊの構造は、図２(ｂ)に示すように嗜好データ７ｓの構造と同じ形であり、それぞれの項目も同じである。

分類記号７１ｊには例えば総務省の定める日本標準商品分類に従った商品記号に準じた記号が、内容情報７２ｊには例えば店名や在庫品名などが、位置情報７３ｊには例えば店の所在地が、時刻情報には例えば開店時間帯が、付帯情報７５ｊには例えばお勧め情報や混雑情報、商品の写真情報や店周辺の地図情報などを含む情報データが記憶されている。

事例データベース５に記憶される事例データ７ｊは、予め調査を行った結果を上記の形に整理して作成する。または、嗜好データ７ｓそれぞれにつき分類記号７１ｓ〜付帯情報７５ｓを参照してインターネット検索することにより、例えば同一店名や関連店舗などの店の所在地を知って新しい事例データ７ｊを生成したり、又はすでに存在する事例データ７ｊに追記したりして生成しても良い。また、上記と同様の手順で類似商品を販売している別の店やその関連の店を検索して新しい事例データを生成したりすでに存在する事例データ７ｊに追記したりして生成しても良い。

事例データベース５は必要に応じて不図示の手段により更新することができる。

図４の推論フローチャートは、条件読出手順８０、推論手順８１、結果出力手順８２からなる。

操作ボタン読出手順８０１は、携帯電話機１のユーザが操作ボタン１５を操作して情報案内を要求していることを知り、動作を開始する。

位置読出手順８０２は、ＧＰＳアンテナ１６１に到来するＧＰＳ信号を捉えた位置検知手段１３が検知したその時点の携帯電話機１の存在位置を読出して推論手段２に供給する。

時刻読出手順８０３は、携帯電話機１が内蔵している図示していない時計又はＧＰＳ信号に含まれている時刻情報中から時刻検知手段１４が検知したその時点の時刻を読出して推論手段２に供給する。

推論１(事例データ候補抽出) 手順８１１で、推論手段２は事例データベース５に含まれる複数の事例データ７ｊの位置情報７３ｊ及び時刻情報７４ｊと条件読出手順８０で読出されたその時点の携帯電話機１の存在位置と時刻を照合し、これに合致する事例データ７ｊを抽出して事例データベース５から読出す。

推論２(嗜好データ候補抽出)手順８１２で、推論手段２は嗜好データ蓄積手段４に含まれる複数の嗜好データ７ｓに含まれる位置情報７３ｓ及び時刻情報７４ｓのそれぞれと条件読出手順８０で読出されたその時点の携帯電話機１の存在位置と時刻を照合し、これに合致する嗜好データ７ｓを抽出して嗜好データ蓄積手段４から読出す。

推論３(推奨情報確立)手順８１３で、推論手段２は推論１(事例データ候補抽出) 手順８１１で抽出された事例データ７ｊと推論２(嗜好データ候補抽出)手順８１２で抽出された嗜好データ７ｓを照合し、合致する事例データ７ｊを携帯電話機１のユーザの好みに合う推奨情報として確定する。推論２(嗜好データ候補抽出)手順８１２において、照合の結果、合致する嗜好データ７ｓが存在しない場合、及び、推論３(推奨情報確立)手順８１３において、照合の結果、合致する嗜好データ７ｓが存在しない場合には、推論１(事例データ候補抽出) 手順８１１において抽出された事例データ７ｊが推奨情報となる。

なお、上記条件読出手順８０及び推論手順８１で、操作ボタン１５の操作は携帯電話機１のユーザの情報案内要求により動作を開始するために行うとしたが、携帯電話機１のユーザが操作ボタン読出手順８０１中又は上記条件読出手順８０〜推論手順８１の任意の手順中に好みの分類や具体的な商品名や店名などの条件を手動操作により入力し、この入力された条件を加味して事例データ７ｊを読出すことにより、より速く正確に推論手順８１を行うことができる。

推論３(推奨情報確立)手順８１３で確定された上記推奨情報は、推奨情報記憶メモリ書込手順８１４で推奨情報記憶メモリ３に記憶され、結果出力手順８２で表示画面１２に表示される。

結果出力手順８２で表示画面１２に表示される１又は複数の事例データ７ｊは、文字や、写真、地図などの画像情報として、同時に、又は順々に表示画面１２に表示される。

なお、上記の説明で推論１(事例データ候補抽出) 手順８１１〜推論３(推奨情報確立)手順８１３での照合は、条件に合致するデータが抽出又は選定されるとしたが、完全な合致でなくても良いのは言うまでもない。

例えば、推論１(事例データ候補抽出) 手順８１１で、時刻読出手順８０３で読出されるその時点の時刻が時刻情報７４ｊに含まれる開店時間帯の中にあれば合致したと推論して良い。また、推論１(事例データ候補抽出) 手順８１１で、位置読出手順８０２で読出される位置が例えば同一の町名であるなど、位置情報７３ｊに含まれる位置に近ければ合致したと推論して良い。

また、推論３(推奨情報確立)手順８１３で、推論手段２は推論１(事例データ候補抽出) 手順８１１で抽出された事例データ７ｊと推論２(嗜好データ候補抽出)手順８１２で抽出された嗜好データ７ｓを照合する際、位置情報７３ｊと７３ｓ、時刻情報７４ｊと７４ｓは照合しなくても良い。

また、嗜好データ７ｓ又は事例データ７ｊに含まれるデータに一部が空欄である場合には、その空欄を無視して照合しても良い。

また、推論１(事例データ候補抽出) 手順８１１〜推論３(推奨情報確立)手順８１３での照合は、分類記号７１ｊ〜付帯情報７５ｊ又は分類記号７１ｓ〜付帯情報７５ｓに含まれるそれぞれの項目に重要視又は軽視の度合いを表す重み係数を掛けてから照合してもよい。

また、推論１(事例データ候補抽出) 手順８１１〜推論３(推奨情報確立)手順８１３は、それぞれの項目にメンバシップ関数を定義し、これを用いたファジイ推論を行っても良い。

また、推論１(事例データ候補抽出) 手順８１１〜推論３(推奨情報確立)手順８１３は、分類記号７１ｊ〜付帯情報７５ｊ又は分類記号７１ｓ〜付帯情報７５ｓに含まれるそれぞれ又は一部の項目を指定し、これに合致する記憶内容を探索するいわゆる双方向連想記憶（ＢＡＭ：bidirectional associative memory）による推論としても良い。

また、携帯電話機１の中に事例データベース５を設けず、図４の推論１(事例データ候補抽出) 手順８１１を省略することも可能である。この場合、事例データ候補７ｊがないので、推論手順８１は推論２(嗜好データ候補抽出) 手順８１２の結果だけで推論３(推奨情報確立)手順８１３を実行することになり、嗜好データ蓄積手段４に蓄積された嗜好データ７ｓの中から推奨情報を確立することになるが、この場合も携帯電話機１のユーザの嗜好に合い、かつユーザのいる場所や時刻に適した情報を容易かつタイムリーに提供することができる。

以上、図１〜図４を用いて詳細に説明したように、本発明の携帯電話機によれば、携帯電話機のユーザの嗜好に合い、かつユーザのいる場所や時刻に適した情報を容易かつタイムリーに検索したり入手したりすることができる。

図５は、本発明の実施例２による情報案内サーバの構成を示す図である。

同図で情報案内サーバ２０は通信手段２１、推論手段２２、位置検知手段２３、時刻検知手段２４、嗜好データベース２５、推奨情報記憶メモリ２６、及び事例データベース２７を備える。

情報案内サーバ２０は通信手段２１を経由して携帯電話機１０００と接続されている。携帯電話機１０００はインターネット閲覧機能や電子決済機能を有する通常の携帯電話機であり、本実施例の一部ではないが、説明の便宜上、図５に示した。

図６は、実施例２による嗜好データ７ｓのデータ生成手順を説明するフローチャートである。図７は、実施例２による推論手順を説明するフローチャートである。

図５に示した情報案内サーバ２０の機能は、通常の携帯電話機１０００のインターネット閲覧機能を使用して情報案内サーバ２０と接続し、情報案内サーバ２０が図３及び図４で説明したデータ生成手順６０、再分類手順６１、推論手順８１などの大部分を肩代わりすることにより、通常の携帯電話機１０００を使用して携帯電話機１と同様にユーザの嗜好に合った１又は複数の事例データ７ｊを推論によって抽出し、推奨情報として確定して出力するという動作を可能にする。

以下の説明で、情報案内サーバ２０と携帯電話機１０００は携帯電話機１０００の不図示のインターネット閲覧機能と通信手段２１により接続されているものとする。

また、後述の嗜好データベース２５に記憶される嗜好データの生成方法や構造は図２に示した携帯電話機１の嗜好データ蓄積手段４に含まれる嗜好データ７ｓと同じであり、以下特に説明の混乱を招く恐れがない限り同一の記号である７ｓ、７１ｓ〜７５ｓを使用して説明を行う。

また、後述の事例データベース２７に記憶される事例データの生成方法や構造は図２に示した携帯電話機１の事例データベース５に含まれる事例データ７ｊと同じであり、以下特に説明の混乱を招く恐れがない限り同一の記号である７ｊ、７１ｊ〜７５ｊを使用して説明を行う。

図６のデータ生成フローチャートはデータ生成手順６０ｓと再分類手順６１ｓからなる。

携帯電話機１０００の不図示のインターネット閲覧機能を使用して例えば店舗情報や商品情報を閲覧したり、不図示の電子決済手段を使用して買物などを行うと、推論手段２２はデータ生成手順６０ｓに従い、結果読出手順６０１ｓでその結果を読出し、整理手順６０２ｓでこの結果に含まれている情報を図２(ａ)に示す内容情報７２ｓ、位置情報７３ｓ、時刻情報７４ｓ、付帯情報７５ｓのような形に整理する。

商品分類推定手順６０３ｓは、整理手順６０２ｓで抽出した内容情報７２ｓに含まれる商品名が例えば総務省の定める日本標準商品分類のどの分類に属するかを推定し、この推定結果に従って上記日本標準商品分類商品記号に準じた記号を分類記号７１ｓと決定する。

データ生成手順６０４ｓは、上記手順でえられた分類記号７１ｓ、内容情報７２ｓ、位置情報７３ｓ、時刻情報７４ｓ、付帯情報７５ｓを嗜好データ７ｓとして生成し、嗜好データベース２５に追加記憶する。

その結果、嗜好データ７ｓの分類記号７１ｓには上記で決定された分類記号が、内容情報７２ｓには例えばインターネットで閲覧又は買物をした店名や品名などが、位置情報７３ｓには閲覧や買物をした店の所在地が、時刻情報７４ｓには閲覧や買物をした時刻又は空欄が、付帯情報７５ｓには特記事項又は空欄などが記憶されている。

上記した記憶は上記閲覧又は買物の都度行われるので、通常、嗜好データベース２５には複数の嗜好データ７ｓが記憶されている。

通常、再分類判断手順６１１ｓはＮＯ側が選択されるが、嗜好データベース２５に蓄積される嗜好データ７ｓの数がいずれかの分類について所定値よりも増加した場合は、再分類判断手順６１１ｓは、この増加を検知してＹＥＳ側を選択し、細展開手順６１２ｓは、その分類を下位の細分類に展開する。

したがって、商品分類推定手順６０３ｓは前記日本標準商品分類又はそれと類似の分類体系を使用して、当初は上記大分類に従って整理手順６０２ｓで抽出した内容情報７２ｓに含まれる商品名を分類して分類記号７１ｓを付し、その分類記号７１ｓの中で同一分類が増加したものについて更に下位の分類へと細分化した分類記号を付す。再分類手順６１３ｓでは、嗜好データベース２５及び後述する事例データベース２７に含まれるその分類が付与されているすべての嗜好データ７ｓ及び事例データ７ｊを再分類付与する。

事例データベース２７には、予め複数の事例データ７ｊが記憶されている。

事例データベース２７に記憶されている事例データ７ｊは、予め調査を行った結果を上記の形に整理して作成する。または、嗜好データ７ｓそれぞれにつき分類記号７１ｓ〜付帯情報７５ｓを参照してインターネット検索することにより、例えば同一店名や関連店舗などの店の所在地を知って新しい事例データ７ｊを生成したり、又はすでに存在する事例データ７ｊに追記したりして生成しても良い。また上記と同様の手順で類似商品を販売している別の店やその関連の店を検索して新しい事例データを生成したりすでに存在する事例データ７ｊに追記したりして生成しても良い。

事例データベース２７は必要に応じて不図示の手段により更新することができる。

図７の推論フローチャートは条件読出手順８０、推論手順８１、結果出力手順８２からなる。

操作ボタン読出手順８０１ｓは、携帯電話機１０００のユーザが操作ボタン１５を操作して情報案内を要求していることを通信手段２１を経由して知り、動作を開始する。

位置読出手順８０２ｓは、携帯電話機１０００が内蔵している例えばＧＰＳ機能などで検知したその時点の携帯電話機１０００の存在位置を位置検知手段２３に記憶するとともにこの存在位置を読出して推論手段２に供給する。

時刻読出手順８０３は、携帯電話機１０００からの時刻情報、又は情報案内サーバが独自に検知したその時点の時刻を時刻検知手段２４に記憶すると共にこの時刻を読出して推論手段２２に供給する。

推論１(事例データ候補抽出) 手順８１１ｓで、推論手段２２は事例データベース２７に含まれる複数の事例データ７ｊの位置情報７３ｊ及び時刻情報７４ｊと条件読出手順８０ｓで読出されたその時点の携帯電話機１０００の存在位置と時刻を照合し、これに合致する事例データ７ｊを抽出して事例データベース２７から読出す。

推論２(嗜好データ候補抽出)手順８１２ｓで、推論手段２２は嗜好データベース２５に含まれる複数の嗜好データ７ｓに含まれる位置情報７３ｓ及び時刻情報７４ｓのそれぞれと条件読出手順８０ｓで読出されたその時点の携帯電話機１０００の存在位置と時刻を照合し、これに合致する事例データ７ｊを抽出して嗜好データベース２５から読出す。

推論３(推奨情報確立)手順８１３ｓで、推論手段２２は推論１(事例データ候補抽出) 手順８１１ｓで抽出された事例データ７ｊと推論２(嗜好データ候補抽出)手順８１２ｓで抽出された嗜好データ７ｓを照合し、合致する事例データ７ｊを携帯電話機１０００のユーザの好みに合う推奨情報として確定する。推論２(嗜好データ候補抽出)手順８１２ｓにおいて、照合の結果、合致する嗜好データ７ｓが存在しない場合、及び、推論３(推奨情報確立)手順８１３ｓにおいて、照合の結果、合致する嗜好データ７ｓが存在しない場合には、推論１(事例データ候補抽出) 手順８１１ｓにおいて抽出された事例データ７ｊが推奨情報となる。

なお、上記条件読出手順８０ｓ及び推論手順８１ｓで、携帯電話機１０００の不図示の操作ボタン操作は携帯電話機１０００のユーザの情報案内要求により動作を開始するために行うとしたが、携帯電話機１０００のユーザが操作ボタン読出手順８０１ｓ中又は上記条件読出手順８０ｓ〜推論手順８１ｓの任意の手順中に好みの分類や店名などの条件を手動操作により入力すると、この操作は通信手段２１を経由して推論手段２２に到達し、推論手順８１ｓはこの入力された条件を加味して事例データ７ｊを読出すことができるので、より速く正確に推論手順８１ｓを行うことが可能である。

推論３(推奨情報確立)手順８１３ｓで確定された上記推奨情報は、推奨情報記憶メモリ書込手順８１４ｓで推奨情報記憶メモリ２６に記憶され、結果出力手順８２ｓで通信手段２１を経由して携帯電話機１０００の不図示の表示画面に文字、写真、地図などとして、同時に、又は順々に表示画面１２に表示される。

また、情報案内サーバ２０の中に事例データベース２７を設けず、図６の推論１(事例データ候補抽出) 手順８１１ｓを省略することも可能である。この場合、事例データ候補７ｊがないので、推論手順８１ｓは推論２(嗜好データ候補抽出) 手順８１２の結果で推論３(推奨情報確立)手順８１３を実行することになり、嗜好データベース２５に蓄積された嗜好データ７ｓの中から推奨情報を確立することになるが、この場合も携帯電話機１のユーザの嗜好に合い、かつユーザのいる場所や時刻に適した情報を容易かつタイムリーに提供することができる。

以上詳細に説明したように、本発明の実施例２による情報案内サーバ２０によれば、通常の携帯電話機のインターネット閲覧機能を使用して情報案内サーバ２０と交信することにより携帯電話機のユーザの嗜好に合い、かつユーザのいる場所や時刻に適した推奨情報を容易かつタイムリーに検索したり入手したりすることができる。

なお、本発明は上記実施例に限定されるものではない。

図５の情報案内サーバの嗜好データベース２５には携帯電話機１０００の閲覧の記録や買物などの記録を追加蓄積するとしたが、情報案内サーバ２０に不図示の第二の通信手段を具備し、この第二の通信手段から例えば携帯電話機１０００のユーザのパソコンなどの閲覧の記録や買物などの記録も嗜好データ７ｓとして追加蓄積することができる。このようにすると、嗜好データベース２５が充実するので、更に携帯電話機のユーザの嗜好に合い、かつユーザのいる場所や時刻に適した情報を容易かつタイムリーに検索したり入手したりすることができる。

また、図１に示した携帯電話機１と図４に示した情報案内サーバを組み合わせた構成とし、上記充実した嗜好データベース２５の内容を通信手段２１を経由して携帯電話機１の嗜好データ蓄積手段４に反映させることにより、なお一層携帯電話機のユーザの嗜好に合い、かつユーザのいる場所や時刻に適した情報を容易かつタイムリーに検索したり入手したりすることができる。

なお、上記の説明では物品に関するインターネット閲覧や買物について説明したが、本発明の携帯電話機や情報案内サーバはそれ以外の目的にも使用できるのは言うまでもない。例えば、観光地の選定や観光内容の検討、スポーツに関する場所選びや内容、遊園地や遊技場などの案内に関して推奨情報を入手するなど、その応用範囲は広い。また、結果出力手順８２、８２ｓの出力先として上記では携帯電話機の表示画面の例を説明したが、出力する情報は文字、写真、地図などの画像情報に限るものではない。

例えば白杖者への音声案内、騒音の大きな環境下での使用には音声情報を出力とするのが有効である。

また、上記の説明で事例データ７ｊに含まれる商品の写真情報や店周辺の地図情報は画像データそのものでも良いし、その画像情報が格納されているエントリー番地をデータとしても良い。

実施例１による携帯電話機の構成を示す図である。実施例１による嗜好データ及び事例データの構造を示す図である。実施例１によるデータ生成手順を説明するフローチャートである。実施例１による推論手順を説明するフローチャートである。実施例２による情報案内サーバの構成を示す図である。実施例２によるデータ生成手順を説明するフローチャートである。実施例２による推論手順を説明するフローチャートである。

符号の説明

１携帯電話機
２推論手段
３推奨情報記憶メモリ
４嗜好データ蓄積手段
５事例データベース
１１通信手段
１２表示手段
１３位置検出手段
１４時刻検出手段
１５操作ボタン
１６インターネット閲覧手段
１７電子決済手段
２０情報案内サーバ
２１通信手段
２２推論手段
２３位置検出手段
２４時刻検出手段
２５嗜好データベース
２６推奨情報記憶メモリ
２７事例データベース

Claims

商品の検索履歴又は購入履歴から、該商品の分類に基づく個人属性情報を記憶する個人属性情報記憶手段と、
該個人属性情報記憶手段から読み出される個人属性情報に応じた情報を作成する制御手段と、
該制御手段によって作成された情報を表示する表示手段と
を備えることを特徴とする移動通信体。
商品の検索履歴又は購入履歴から、該商品の分類に基づく個人属性情報を記憶する個人属性情報記憶手段と、
該個人属性情報記憶手段から読み出される個人属性情報を情報案内サーバに送信し、該情報案内サーバから情報を受信する通信手段と、
該通信手段によって受信した情報を表示する表示手段と
を備えることを特徴とする移動通信体。
前記個人属性情報記憶手段は、商品を購入した地理的位置及び商品を購入した時間に関する情報を前記分類と共に個人属性情報として記憶することを特徴とする請求項１又は２記載の移動通信体。
前記個人属性情報記憶手段に手動で個人属性情報を入力する入力手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至３いずれかに記載の移動通信体。
移動通信体から商品の分類に基づく個人属性情報を受信する通信手段と、
該通信手段によって受信した個人属性情報に応じた情報を作成する制御手段と
を備え、前記通信手段は、該制御手段によって作成された情報を前記移動通信体に送信することを特徴とする情報案内サーバ。
前記個人属性情報は、商品を購入した地理的位置及び商品を購入した時間に関する情報を前記分類と共に有することを特徴とする請求項５記載の情報案内サーバ。