JP2020035093A - 情報更新方法、情報更新システム、及び情報更新プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】家電機器に関するサービス提供元に登録されているユーザの個人情報が最新の個人情報に更新されない事態を抑制する。【解決手段】ユーザの所有する家電機器の操作日時を含む操作ログ情報に基づき、個人情報に関連する前記ユーザの生活様式の変化の有無を推定し、ユーザの生活様式に変化が有ったと推定した場合、推定した時点から所定期間以内に個人情報の更新を求める更新要求をユーザの情報処理端末に対して送信する。【選択図】図1
Description
本開示は、家電機器を活用したサービスを提供するサービス提供元に登録されているユーザの個人情報を更新する技術に関するものである。
近年、家電機器に関する種々のサービスをユーザに提供するために、サービス提供元に対してユーザの個人情報をユーザに登録させることが行われているが、ユーザが引っ越しなどをすると個人情報が変化する。
そこで、特許文献1では、住所管理サーバが、利用者通信端末から定期的に送信されるユーザの住所に対応したユーザ位置情報をモニタし、ユーザ位置情報に変更があったとき、ユーザの住所変更の処理を自動的に実行する技術が開示されている。
しかしながら、特許文献1の技術は、自動的に更新できる情報はユーザの住所のみであり、家族構成及び職業等のサービス提供元にとって変化の追従が困難な情報を更新することができないため、更なる改善の必要がある。
本開示は、上記の課題を解決するものであり、その目的は、サービス提供元に登録されているユーザの個人情報が最新の個人情報に更新されない事態を抑制する技術を提供することである。
本開示の一態様に係る情報更新方法は、家電機器を活用したサービスを提供するサービス提供元に登録されているユーザの個人情報を更新する情報更新方法であって、
コンピュータが、
前記ユーザの所有する前記家電機器の操作日時を含む操作ログ情報に基づき、前記個人情報に関連する前記ユーザの生活様式の変化の有無を推定し、
前記ユーザの前記生活様式に変化が有ったと推定した場合、推定した時点から所定期間以内に前記個人情報の更新を求める更新要求を前記ユーザの情報処理端末に対して送信する。
コンピュータが、
前記ユーザの所有する前記家電機器の操作日時を含む操作ログ情報に基づき、前記個人情報に関連する前記ユーザの生活様式の変化の有無を推定し、
前記ユーザの前記生活様式に変化が有ったと推定した場合、推定した時点から所定期間以内に前記個人情報の更新を求める更新要求を前記ユーザの情報処理端末に対して送信する。
本構成によれば、サービス提供元に登録されているユーザの個人情報が最新の個人情報に更新されない事態を抑制することができる。
(本開示に至る経緯)
近年、ネットワークへ接続され、宅外のサーバ又はクラウドと連携可能な家電機器が増加している。家電機器をネットワークへ接続することで、ユーザは家電機器を宅外から遠隔制御したり、自身の生活様式に合った家電機器の利用方法のレコメンドを受け取ったりするといったサービスを利用することが可能となる。一方、このようなサービスを提供するサービス提供元は、ユーザの家電機器の利用ログ情報を収集することで、自社の提供する家電機器の利用実態及び利用傾向等をより正確に把握し、自社の提供する家電機器及びサービスの改善を図ることが可能となる。
近年、ネットワークへ接続され、宅外のサーバ又はクラウドと連携可能な家電機器が増加している。家電機器をネットワークへ接続することで、ユーザは家電機器を宅外から遠隔制御したり、自身の生活様式に合った家電機器の利用方法のレコメンドを受け取ったりするといったサービスを利用することが可能となる。一方、このようなサービスを提供するサービス提供元は、ユーザの家電機器の利用ログ情報を収集することで、自社の提供する家電機器の利用実態及び利用傾向等をより正確に把握し、自社の提供する家電機器及びサービスの改善を図ることが可能となる。
ここで、家電機器の利用ログ情報とは、洗濯機の洗濯開始、エアコンの稼働開始、冷蔵庫の開閉など、ユーザが家電機器に対して行った操作内容を示す操作ログ情報と、家電機器に内蔵されたセンサによって定期的に観測される、機器自体の状態及び周辺環境の状態を示す状態ログ情報とが含まれる。
ユーザが家電機器をネットワークへ接続するサービスを利用する際は、サービス開始時に、サービス提供元に対し、自身の家電機器の利用ログ情報の収集を許諾すると共に、自身の個人情報を登録することが一般的である。ここで、ユーザの個人情報とは、ユーザの年齢、性別、居住地、居住形態、家族構成、職業、及び嗜好などの情報を指す。サービス提供元は、これらの個人情報と利用ログ情報とを対応付けて分析することで、個別のユーザに合ったサービスの提供、並びに、男女別、年齢別、及び地域別などの家電機器の利用傾向の追従が可能となる。
サービス利用開始時のユーザの個人情報の登録後、サービス提供元に登録されているユーザの個人情報の更新作業は、年齢などのサービス提供元で変化の追従が容易であるものを除き、ユーザ自身に一任されるのが一般的である。そのため、ユーザの生活環境に大きな変化が発生していたとしても、ユーザが自発的にサービス提供元に対して個人情報の更新を実施しなければ、サービス提供元ではその後も生活環境の変化前の個人情報と利用ログ情報との対応付けが実施されてしまう。この結果、サービス提供元では、ユーザへ提供するサービスの内容、及び家電機器の利用傾向の分析結果がユーザの利用実態にそぐわないものになるといった課題が発生する。ここで、発生し得るユーザの生活環境の変化としては、結婚、出産、及び死別などによる家族構成の変化、引っ越しによる居住地及び住居形態の変更、並びに転職などが挙げられる。
前記課題の解決方法として、サービス提供元でユーザの生活環境の変化を把握し、個人情報を自動的に更新する方法が挙げられる。例えば、特許文献1の住所管理システムでは、ユーザの位置情報を保持する通信端末から定期的にユーザ位置情報を取得し、位置情報の変化を把握することで住所情報を自動的に更新することが開示されている。
しかしながら、特許文献1の構成では、サービス提供元で更新できる情報は居住地についての情報のみであり、家族構成及び職業といった、サービス提供元で変化の追従が困難な個人情報の更新に関する開示は特許文献1にはない。そのため、特許文献1では、サービス提供元で変化の追従が困難な個人情報の更新の実施の有無は依然としてユーザの自発性に左右されており、特許文献1は上記の課題を解消できない。
また、上記課題に対するその他の解決手段として、サービス提供元からユーザに対し、ユーザ自身による個人情報の更新を促す通知を定期的に送るという方法も考えられる。しかし、この方法では、通知の頻度が多い場合、ユーザによりその通知が煩わしいと判断されてその通知が無視されたり、サービスの利用そのものが敬遠されたりしてしまう。逆に通知の頻度が少ない場合、サービス提供元による誤った個人情報の利用期間が長期間に及んでしまったり、ユーザによる個人情報の更新作業が後回しにされて更新が忘れられたりするといった事態が発生する。
本開示は、上記の課題を解決するものであり、その目的は、家電機器に関するサービス提供元に登録されているユーザの個人情報が最新の個人情報に更新されない事態を抑制する技術を提供することである。
本開示の一態様に係る情報更新方法は、家電機器を活用したサービスを提供するサービス提供元に登録されているユーザの個人情報を更新する情報更新方法であって、
コンピュータが、
前記ユーザの所有する前記家電機器の操作日時を含む操作ログ情報に基づき、前記個人情報に関連する前記ユーザの生活様式の変化の有無を推定し、
前記ユーザの前記生活様式に変化が有ったと推定した場合、推定した時点から所定期間以内に前記個人情報の更新を求める更新要求を前記ユーザの情報処理端末に対して送信する。
コンピュータが、
前記ユーザの所有する前記家電機器の操作日時を含む操作ログ情報に基づき、前記個人情報に関連する前記ユーザの生活様式の変化の有無を推定し、
前記ユーザの前記生活様式に変化が有ったと推定した場合、推定した時点から所定期間以内に前記個人情報の更新を求める更新要求を前記ユーザの情報処理端末に対して送信する。
一般に、ユーザの生活環境に大きな変化が発生する際には、ユーザは転居届又は出生届を提出するというように、公的に必須の更新手続きを実施することになる。本構成によれば、操作ログ情報に基づいて個人情報に関連するユーザの生活様式の変化が推定されていため、ユーザの生活様式が大きく変化したタイミングを推定することができる。そして、本構成は、推定した時点から所定期間以内に、個人情報の更新要求をユーザの情報処理端末に送信する。そのため、本構成は、ユーザが公的に必須の更新手続きを実施している期間に併せてサービス提供元に登録している個人情報の更新をユーザに促すことができる。そのため、本構成は、サービス提供元で変化の追従が困難な情報を含む、サービス提供元に登録されている全ての個人情報の内容をユーザ自身に更新させる可能性を高めることができる。その結果、本構成は、サービス提供元に登録されているユーザの個人情報が最新の個人情報に更新されない事態を抑制することができる。
上記構成において、前記生活様式の変化の有無の推定では、前記操作ログ情報に含まれる前記操作日時に基づき、第1期間を構成する複数の単位時間帯のそれぞれの前記家電機器の操作発生割合を表す操作分布情報を前記第1期間より長い第2期間単位で作成し、前記操作分布情報に基づいて前記生活様式の変化の有無を推定してもよい。
ユーザの生活様式に変化があれば、第2期間を構成する第1期間ごとの操作分布情報において単位時間帯ごとの家電機器の操作発生割合は異なる傾向を示す可能性が高くなる。本構成によれば、操作分布情報に基づいて生活様式の変化の有無が推定されているため、生活様式の変化を正確に推定することができる。
上記構成において、前記更新要求の前記情報処理端末への送信では、前記操作分布情報に基づき、前記ユーザの在宅時間帯を推定し、
推定した前記在宅時間帯の前後所定時間以内に前記更新要求を前記情報処理端末に対して送信してもよい。
推定した前記在宅時間帯の前後所定時間以内に前記更新要求を前記情報処理端末に対して送信してもよい。
上述の構成は、操作ログ情報に基づいてユーザの在宅時間帯を推定するものであるため、推定した在宅時間帯においてユーザは何らかの作業を行っている可能性が高い。そのため、在宅時間帯内に更新要求の通知を行う構成を採用すると、ユーザはその通知に対処できない可能性がある。本構成によれば、在宅時間帯の前後所定時間以内に更新要求が送信されるため、ユーザの手が空いていると推定される時間帯に更新要求を通知することができ、更新要求に対してユーザを対処させる可能性を高めることができる。
上記構成において、前記在宅時間帯の推定では、前記操作分布情報に基づいて前記家電機器の前記操作発生割合の最も高い前記単位時間帯を前記ユーザの前記在宅時間帯として推定してもよい。
本構成によれば、家電機器の操作発生割合の最も高い単位時間帯がユーザの在宅時間帯として推定されるため、ユーザの在宅時間帯を正確に推定できる。
上記構成において、前記生活様式の変化の有無の推定では、ある1の前記第2期間において前記家電機器の操作の発生回数が所定回数未満である場合、前記1の前記第2期間における前記操作分布情報を生成しなくてもよい。
ユーザが旅行などで不在になった場合、家電機器へのユーザの操作回数が減るため、不在中の第2期間に生成された操作分布情報は、ユーザの普段の生活様式を示していないことになる。そこで、本構成は、ある1の第2期間において家電機器に対する操作の発生回数が所定回数未満の場合、その1の第2期間においては、操作分布情報が生成されないため、ユーザの生活様式が正確に反映されていない操作分布情報が生成されることを防止できる。
上記構成において、前記生活様式の変化の有無の推定では、
前記第2期間単位で生成されている前記操作分布情報を、直近の複数の前記第2期間の前記操作分布情報で構成される第1操作分布群と、前記直近の複数の前記第2期間より前の複数の前記第2期間の前記操作分布情報で構成される第2操作分布群とに分離し、
前記単位時間帯ごとの前記操作発生割合の傾向に基づいて前記第2操作分布群を構成する前記操作分布情報を分類することで1以上のグループを作成し、
前記第1操作分布群に含まれる前記第2期間ごとの前記操作分布情報のそれぞれが、最新の前記第2期間の前記操作分布情報を持つ前記グループである最新グループに所属せず、且つ、前記単位時間帯ごとの前記操作発生割合が同じ傾向を示す場合、前記生活様式に変化があったと推定してもよい。
前記第2期間単位で生成されている前記操作分布情報を、直近の複数の前記第2期間の前記操作分布情報で構成される第1操作分布群と、前記直近の複数の前記第2期間より前の複数の前記第2期間の前記操作分布情報で構成される第2操作分布群とに分離し、
前記単位時間帯ごとの前記操作発生割合の傾向に基づいて前記第2操作分布群を構成する前記操作分布情報を分類することで1以上のグループを作成し、
前記第1操作分布群に含まれる前記第2期間ごとの前記操作分布情報のそれぞれが、最新の前記第2期間の前記操作分布情報を持つ前記グループである最新グループに所属せず、且つ、前記単位時間帯ごとの前記操作発生割合が同じ傾向を示す場合、前記生活様式に変化があったと推定してもよい。
本構成によれば、直近の複数の操作分布情報の単位時間帯ごとの操作発生割合が同一傾向を示しており、且つ、最新グループを構成する操作分布情報とは異なる傾向を示す場合にユーザの生活様式が変化したと判定される。そのため、ユーザが一時的に家電機器に対して普段とは異なる操作を行った場合に、生活様式が変化したと判定されることが防止できる。
上記構成において、前記生活様式の変化の有無の推定では、
前記グループごとに、前記単位時間帯ごとの前記操作発生割合の平均値と標準偏差とから前記単位時間帯ごとの基準範囲を算出し、
前記第1操作分布群に含まれるある1つの前記第2期間の前記操作分布情報である第1操作分布情報において、少なくとも一つの前記単位時間帯の前記操作発生割合が前記最新グループの同一の前記単位時間帯の前記基準範囲外の場合、前記第1操作分布情報は前記最新グループに所属しないと判定してもよい。
前記グループごとに、前記単位時間帯ごとの前記操作発生割合の平均値と標準偏差とから前記単位時間帯ごとの基準範囲を算出し、
前記第1操作分布群に含まれるある1つの前記第2期間の前記操作分布情報である第1操作分布情報において、少なくとも一つの前記単位時間帯の前記操作発生割合が前記最新グループの同一の前記単位時間帯の前記基準範囲外の場合、前記第1操作分布情報は前記最新グループに所属しないと判定してもよい。
本構成によれば、第1操作分布群に属する第1操作分布情報において、少なくとも1つの単位時間帯の操作発生割合が最新グループの同一単位時間帯の基準範囲に属していない場合、第1操作分布情報は最新グループに属していないと判定される。そのため、第1操作分布情報が最新グループに属しているか否かの判定を正確に行うことができる。
上記構成において、前記生活様式の変化の有無の推定では、
前記第1操作分布群に含まれる全ての前記操作分布情報は、前記最新グループに対して前記操作発生割合が前記基準範囲外と判定された前記単位時間帯が全て同じである場合、前記単位時間帯ごとの前記操作発生割合が同じ傾向を示すと判定されてもよい。
前記第1操作分布群に含まれる全ての前記操作分布情報は、前記最新グループに対して前記操作発生割合が前記基準範囲外と判定された前記単位時間帯が全て同じである場合、前記単位時間帯ごとの前記操作発生割合が同じ傾向を示すと判定されてもよい。
本構成によれば、第1操作分布群に含まれる各操作分布情報は、最新グループに対して基準範囲外と判定された単位時間帯が全て同じである場合、操作発生割合が同じ傾向を示すと判定される。そのため、第1操作分布群に含まれる各操作分布情報が同じ傾向を示すか否かの判定を正確に行うことができる。
上記構成において、前記更新要求は、現在、前記サービス提供元に登録されている前記個人情報の内容を含んでもよい。
本構成によれば、更新要求を送信する際、現在、サービス提供元に登録されている個人情報の内容をユーザに提示することができるため、ユーザはサービス提供元に登録されている個人情報と最新の個人情報との差分を速やかに認識することができる。そのため、個人情報の更新作業の必要性をユーザに認識させることができる。
上記構成において、前記更新要求は、現在、前記サービス提供元に登録されている前記個人情報の最終更新日時情報を含んでもよい。
本構成によれば、更新要求を送信する際、現在、サービス提供元に登録されている個人情報の最終の更新日時をユーザに提示することができるため、ユーザはサービス提供元に登録されている個人情報が最新の個人情報であるか否かを速やかに確認することができる。
上記構成において、前記生活様式の変化は、家族構成の変化及び職業の変化の少なくとも一方を含んでもよい。
本構成によれば、家族構成の変化及び職業の変化の少なくとも一方が変化したことを推定して、ユーザに個人情報の更新を要求することができる。
上記構成において、前記第1期間は1日であってもよい。
本構成によれば、第1期間が1日であるため、第2期間を複数日ごとに区切ることができる。
上記構成において、前記第2期間は1週間であってもよい。
本構成によれば、第2期間が1週間であるため、1週間単位で操作分布情報を生成することができる。
なお、上記の情報更新方法における作用効果は、情報更新システム及び情報更新プログラムにおいても同様に奏することができる。
本開示は、このような情報更新方法に含まれる特徴的な各構成をコンピュータに実行させる情報更新プログラム、或いはこの情報更新プログラムによって動作する情報更新装置として実現することもできる。また、このようなコンピュータプログラムを、CD−ROM等のコンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体あるいはインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。
なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また、全ての実施の形態において、各々の内容を組み合わせることもできる。
以下本開示の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
(実施の形態1)
図1は、本開示の実施の形態1における情報更新システムの構成の一例を示す図である。本実施の形態に係る情報更新システムは、ユーザが所有する家電機器100と、ユーザが所有する情報処理端末200と、サービス提供元がサービスを提供するためのサーバ300とを備えており、家電機器100と情報処理端末200とは、それぞれネットワークを介してサーバ300に接続されている。ネットワークは、例えば、インターネット及び携帯電話通信網等を含むWAN(Wide Area Network)で構成される。
図1は、本開示の実施の形態1における情報更新システムの構成の一例を示す図である。本実施の形態に係る情報更新システムは、ユーザが所有する家電機器100と、ユーザが所有する情報処理端末200と、サービス提供元がサービスを提供するためのサーバ300とを備えており、家電機器100と情報処理端末200とは、それぞれネットワークを介してサーバ300に接続されている。ネットワークは、例えば、インターネット及び携帯電話通信網等を含むWAN(Wide Area Network)で構成される。
家電機器100は、例えば、冷蔵庫、洗濯機、空調機器、電子レンジ、オーブン、オーディオ機器、テレビ、及びパーソナルコンピュータ等のユーザの自宅に設置された家庭用電化機器が採用される。ユーザの自宅は、一軒家であってもよいし、マンション等の集合住宅であってもよい。
情報処理端末200は、スマートフォン及びタブレット端末等のユーザが携帯する携帯端末で構成されてもよいし、ユーザの自宅に設置された据え置き型のコンピュータで構成されてもよい。
サーバ300は、1以上のコンピュータからなるクラウドサーバで構成されており、家電機器100に関するサービスの提供対象となる1以上のユーザの個人情報を記憶する個人情報データベースを備えている。
サービス提供元とは、家電機器100を所持するユーザに対して家電機器100に関するサービスを提供する法人等が該当し、例えば、家電機器100の製造メーカであってもよいし、この製造メーカから業務委託されたサービスプロバイダであってもよいし、家電機器100に関するサービスの提供を専門に取り扱うサービスプロバイダであってもよい。
サービス提供元が提供するサービスとしては、例えば、ユーザに家電機器100を宅外から遠隔制御させるサービス、ユーザの生活様式にあった家電機器の利用方法のレコメンドをユーザに通知するサービス、家電機器100の故障時の対処方法をアドバイスするサービス、及びサービスマンを手配するサービス等が該当する。
以下、家電機器100、情報処理端末200、及びサーバ300のそれぞれについて詳細な構成を説明する。
家電機器100は、ログ情報生成部101及び通信部102を主な構成要素とする。なお、ログ情報生成部101は、家電機器100の制御を司る電気回路(例えば、マイクロコントローラー)で構成されている。ログ情報生成部101は、家電機器100がユーザによって操作された際の操作内容を記録した操作ログ情報を生成する。図2Aは、操作ログ情報の一例を示す図である。図2Aに示すように、操作ログ情報は機器ID400、運転モード401の項目を有する。機器ID400は、家電機器100を一意に特定するためのID(識別子)である。運転モード401は、ユーザの操作によって稼働を開始した家電機器100の運転モードの内容である。
ログ情報生成部101は、操作ログ情報を生成すると、通信部102を介して、サーバ300に対して操作ログ情報を送信する。なお、操作ログ情報に含まれる項目は機器ID400及び運転モード401に限られるものではなく、家電機器100の機能に対する任意の操作内容が項目として採用されてもよい。
通信部102は、有線LAN、無線LAN、Bluetooth(登録商標)、携帯情報端末キャリアの通信網を利用した通信等の通信回路により、外部機器とデータを送受信する機能を有する。例えば、通信部102は、自宅に設置されたルータと無線又は有線により接続されており、ルータを介してサーバ300と家電機器100との通信接続を確立させる。
情報処理端末200は、UI(ユーザーインターフェース)部210、個人情報生成部201、機器情報生成部202、通信部203、及び表示制御部204を主な構成要素とする。このうち、通信部203のハードウェア構成は、家電機器100の通信部102と同様である。個人情報生成部201、機器情報生成部202、及び表示制御部204は、例えば、CPU等のプロセッサが図略のメモリに記憶されたプログラムを実行することで実現されてもよいし、専用のハードウェア回路で構成されてもよい。
UI部210は、有機EL及びLCD等の表示装置で構成される表示部211と、ハードキー及びソフトキー等の入力装置で構成される入力部212とを主な構成要素とする。なお、入力部212は、表示部211と一体構成されたタッチパネルで構成されてもよい。
個人情報生成部201は、表示部211の表示内容に従ってユーザが入力部212を用いて入力する情報に基づき、ユーザ自身についての情報であってサービス提供元に登録される情報で構成される個人情報を生成する。
図3は、ユーザが自身の個人情報を入力する際に情報処理端末200の表示部211に表示される登録画面G1の一例を示す図である。登録画面G1は、「ユーザID」、「メールアドレス」、「パスワード」、「郵便番号」、「都道府県名」、「生年月日」、「性別」、「職業」、及び「家族構成」の入力欄と、戻るボタンB11と、登録ボタンB12とを備える。ユーザはこれらの入力欄に必要な情報を入力部212を用いて入力し、「登録する」と記載された登録ボタンB12を選択する操作を入力部212を用いて入力する。すると、個人情報生成部201によって個人情報が生成される。なお、登録画面G1の入力欄に入力された情報は図4Aの同一名称の項目の値として設定される。戻るボタンB11は表示部211に表示された画面を登録画面G1の前に表示されていた画面に戻すためのボタンである。
図4Aは、個人情報生成部201が生成する個人情報の一例を示す図である。図4Aに示すように、個人情報は、ユーザID500、メールアドレス501、パスワード502、郵便番号503、都道府県名504、生年月日505、性別506、職業507、及び家族構成508の項目を含む。
ユーザID500は、ユーザを一意に特定するためのIDである。メールアドレス501は、ユーザの連絡先となるメールアドレスである。情報処理端末200はこのメールアドレスを用いて情報の送受信が可能である。パスワード502は、ユーザがサービスを利用する際の認証に用いるためのパスワードである。郵便番号503は、ユーザの居住地に対応する郵便番号である。都道府県名504は、ユーザの居住地に対応する都道府県名である。生年月日505は、ユーザの生年月日である。性別506は、ユーザの性別である。職業507は、ユーザの職業である。家族構成508は、同居する配偶者及び子供の有無などのユーザの家族構成である。なお、個人情報の項目はこれらユーザID500〜家族構成508に限定されず、サービス提供元が必要とする任意の項目が含まれていてもよい。
図1に参照を戻す。個人情報生成部201は、個人情報の生成が完了すると、通信部203を介してサーバ300に対して個人情報を送信する。
機器情報生成部202は、表示部211の表示内容に従ってユーザが入力部212を用いて入力する情報に基づき、ユーザが所有する家電機器100をサービス提供元に登録するために必要となる家電機器100に関する情報である機器情報を生成する。
図5は、ユーザが自身の所有する家電機器100の機器情報を入力する際に表示部211に表示される入力画面G2の一例を示す図である。入力画面G2は、「商品カテゴリー」、「品番」、「製造番号」、及び「購入年月日」の入力欄と、戻るボタンB21と、登録ボタンB22とを備える。ユーザはこれらの入力欄に必要な情報を入力部212を用いて入力し、「登録する」と記載された登録ボタンB22を選択する操作を入力部212を用いて入力する。すると、機器情報生成部202によって機器情報が生成される。なお、入力画面G2の入力欄に入力された情報は図6Aの同一名称の項目の値として設定される。戻るボタンB21は登録画面G1の戻るボタンB11と同様である。
図6Aは、機器情報生成部202が生成する機器情報の一例を示す図である。図6Aに示すように、機器情報は、ユーザID600、商品カテゴリー601、品番602、製造番号603、及び購入年月日604の項目を含む。
ユーザID600は、ユーザを一意に特定するためのIDであり、個人情報のユーザID500と同一の値である。商品カテゴリー601は、エアコン、冷蔵庫、及び洗濯機などの、ユーザが登録する家電機器100の種類である。品番602は、ユーザが登録する家電機器100の品番である。製造番号603は、家電機器100を一意に特定する番号であり、ユーザが家電機器100本体に記載されている情報などから容易に確認可能な情報で構成される。購入年月日604は、ユーザが家電機器100を購入した年月日である。なお、機器情報の項目はこれらユーザID600〜購入年月日604に限定されず、サービス提供元が必要とする任意の項目が含まれてもよい。機器情報生成部202は、機器情報の生成が完了すると、通信部203を介してサーバ300に対して機器情報を送信する。
表示制御部204は、後述するサーバ300の通知部309から通信部203を介して受信する更新要求に基づき、ユーザに個人情報の更新を促す画面を生成し、表示部211に表示する。
図1に参照を戻す。サーバ300は、通信部301、ログ情報管理部302、個人情報管理部303、機器情報管理部304、操作分布情報生成部305、操作分布情報記憶部306、グループ管理部307、変化推定部308、通知部309を主な構成要素とする。このうち、通信部301のハードウェア構成は、家電機器100の通信部102および情報処理端末200の通信部203と同様である。また、ログ情報管理部302、個人情報管理部303、機器情報管理部304、及びグループ管理部307は、例えば、CPU等のプロセッサと半導体メモリ等のメモリとで構成される。また、操作分布情報生成部305、変化推定部308、及び通知部309は、例えば、プロセッサで構成される。また、操作分布情報記憶部306は、例えば、メモリで構成される。なお、サーバ300を構成する各ブロックは、プロセッサがコンピュータを情報更新システムとして機能させる情報更新プログラムを実行することで実現されてもよいし、専用のハードウェア回路で構成されてもよい。この情報更新プログラムは、CD−ROM、DVD−ROM等のコンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体に記録して市場に提供されてもよい。
ログ情報管理部302は、家電機器100より送信される操作ログ情報をメモリに累積的に記憶し、操作ログ情報を管理する。図2Bは、ログ情報管理部302が管理する操作ログ情報の一例を示す図である。図2Bに示すように、ログ情報管理部302が管理する操作ログ情報は、1つのレコードに1つの操作ログ情報が対応付けられたテーブル形式で管理されており、図2Aに示す操作ログ情報に含まれる機器ID400及び運転モード401の項目に加え、操作日時402及び操作曜日403の項目を更に含んでいる。操作日時402および操作曜日403は、それぞれ、ログ情報管理部302が家電機器100から操作ログ情報を受信した日時および曜日であり、ログ情報管理部302によって付与される。
個人情報管理部303は、情報処理端末200より送信される個人情報をメモリに記憶して、個人情報を管理する。図4Bは、個人情報管理部303で管理されている個人情報の一例を示す図である。図4Bに示すように、個人情報管理部303が管理する個人情報は、1つのレコードに一つの個人情報が対応付けられたテーブル形式で管理されており、図4Aに示す個人情報に含まれるユーザID500、メールアドレス501、パスワード502、郵便番号503、都道府県名504、生年月日505、性別506、職業507、及び家族構成508の項目に加え、登録日時509及び最終更新日時510の項目を含む。
登録日時509は、各ユーザの個人情報が個人情報管理部303で管理され始めた日時である。最終更新日時510は、個人情報管理部303で管理されている個人情報が、ユーザ自身によって最後に更新された日時である。
機器情報管理部304は、情報処理端末200より送信された機器情報をメモリに記憶し、機器情報を管理する。図6Bは、機器情報管理部304で管理されている機器情報の一例を示す図である。図6Bに示すように、機器情報管理部304が管理する機器情報は、1つのレコードに1つの機器情報が対応付けられたテーブル形式で管理されており、ユーザID600、商品カテゴリー601、品番602、製造番号603、購入年月日604、及び機器ID605の項目を含む。ユーザID600〜購入年月日604の各項目は、図6Aに示す機器情報の各項目と同様である。機器ID605は、機器情報管理部304が機器情報を受信した際に、品番602および製造番号603を所定の変換規則にしたがって変換することで生成されるIDであり、家電機器100を一意的に識別するためのIDである。なお、所定の変換規則としては、品番602及び製造番号603から家電機器100を一意的に識別するIDを生成できる規則であればどのような規則が採用されてもよい。また、機器ID605は、ログ情報管理部302が管理する操作ログ情報に含まれる機器ID400と同じ値で構成されてもよいし、1対1に対応する値で構成されてもよい。
操作分布情報生成部305は、ログ情報管理部302が管理する操作ログ情報に含まれる機器ID400、操作日時402、及び操作曜日403と、個人情報管理部303が管理する個人情報に含まれるユーザID500と、機器情報管理部304が管理する機器情報に含まれるユーザID600及び機器ID605とに基づき、操作分布情報を生成する。操作分布情報は、ユーザごとに週単位で生成される情報であって、単位時間帯ごとの家電機器100に対する操作発生割合を表す情報である。
図7Aは、単位時間帯を1時間とした場合の操作分布情報の一例を示す図である。図7Aに示すように、操作分布情報は、ユーザID700、週ID701、及び操作分布702の項目を含む。ユーザID700は、図4に示すユーザID500および図6に示すユーザID600と同様である。週ID701は、ユーザID700が示すユーザが所有する家電機器100の、単位時間帯ごとの操作分布702の算出対象の週を特定するためのIDである。ここでは、週ID701は、算出対象の週の最初の日の日付で表される。操作分布702の各値は、週ID702で示される週において、一日の中の各単位時間帯における家電機器100の操作発生割合を示す。
ここで、一日は第1期間の一例であり、1週間は第2期間の一例である。但し、これは一例であり、第1期間として2日、3日、半日等の一日以外の値が採用されてもよい。また、第2期間として、2日、3日、・・・、6日、2週間、及び1ヶ月等の複数の第1期間から構成可能な期間であれば、1週間以外の値が採用されてもよい。
以下、図2B、図4B、図6B、図7Aを参照しながら、操作分布情報生成部305が操作分布情報を生成する処理について説明する。まず、操作分布情報生成部305は、個人情報管理部303で管理されている個人情報(図4B)と、機器情報管理部304で管理されている機器情報(図6B)とを、ユーザID500及びユーザID600で関連付け、各ユーザが所有する家電機器100の機器ID605を特定する。図6Bの例では、ユーザID「500A」には、機器ID「100A」の洗濯機が対応付けられているため、ユーザID「500A」のユーザが所有する家電機器100の機器ID605として機器ID「100A」が特定される。
続いて、操作分布情報生成部305は、ユーザごとに特定した機器ID605とログ情報管理部302で管理されている操作ログ情報(図2B)に含まれる機器ID400とを対応付け、家電機器100へのユーザの操作が発生した時刻を表す操作日時402及び操作曜日403をユーザごとに抽出する。上述の例では、ユーザID「500A」のユーザについて機器ID「100A」が特定されたため、図2Bに示す操作ログ情報から、機器ID「100A」に対応する操作日時402及び操作曜日403が特定される。なお、ユーザID「500A」のユーザが所有する家電機器100が複数の場合、図2Bに示すログ情報から複数の家電機器100に対応する操作日時402及び操作曜日403が特定される。
続いて、操作分布情報生成部305は、ユーザごとに抽出した操作日時402及び操作曜日403を週ごとに分類し、単位時間帯ごとに家電機器100の操作が発生した回数をカウントし、単位時間帯ごとの家電機器100の操作発生割合を算出する。
図2Bの例では、2018年2月26日の月曜日から2018年3月4日の日曜日までの一週間において、機器ID「100A」の家電機器100が操作された回数は、9時台に1回、21時台に3回、22時台に2回であり、合計6回である。ここで、各単位時間帯の操作発生割合は、下記の式に示すように、一週間における家電機器100の操作回数の合計値に対する各単位時間帯の操作回数で定義される。
単位時間帯(i)での操作発生割合=単位時間帯(i)での操作回数/一週間における操作回数の合計値
したがって、図7Aに示すように、機器ID「100A」の家電機器100の所有者である、ユーザID「500A」のユーザの、週ID「2018−02−26」における操作分布702の各単位時間帯の操作発生割合は下記のようになる。
したがって、図7Aに示すように、機器ID「100A」の家電機器100の所有者である、ユーザID「500A」のユーザの、週ID「2018−02−26」における操作分布702の各単位時間帯の操作発生割合は下記のようになる。
すなわち、9時台が「1/6」でおよそ「0.17」、21時台が「3/6」で「0.50」、22時台が「2/6」でおよそ「0.33」、及びその他の単位時間帯は「0」である。なお、ここでは単位時間帯は、一律に1時間としたが、「朝」、「昼」、「夕方」、「晩」、及び「深夜」というように任意の時間帯が採用されてもよい。
図1に参照を戻す。操作分布情報記憶部306は、操作分布情報生成部305が生成した操作分布情報を累積的に記憶する。図7Bは、単位時間帯を1時間とした場合の、操作分布情報記憶部306に記憶されている操作分布情報の一例を示す図である。図7Bに示すように、操作分布情報記憶部306が記憶する操作分布情報は、1つのレコードに1つの操作分布情報が対応付けられたテーブル形式で管理されており、図7Aに示す操作分布情報に含まれるユーザID700、週ID701、及び操作分布702の項目に加え、グループID703の項目を含む。グループID703は、操作分布情報を分類することで得られたユーザの生活様式を示すグループのIDであり、後述する変化推定部308によって更新される値である。操作分布情報生成部305で生成された操作分布情報が操作分布情報記憶部306に追加された直後は、グループID703の値は「未所属」が設定される。
グループ管理部307は、変化推定部308が生活様式の変化を推定する際に使用するグループ情報を管理する。図8Aは、グループ管理部307が管理するグループ情報の一例を示す図である。図8Aに示すように、グループ管理部307が管理するグループ情報は、1つのレコードに1つのグループ情報が対応付けられたテーブル形式で管理されており、ユーザID800、グループID801、及び最新週ID802の項目を含む。このうち、ユーザID800及びグループID801は、それぞれ、図7Bに示されるユーザID700及びグループID703と同様である。
最新週ID802は、グループに所属する操作分布情報の中で、最新の日付で表される週ID701の値を示す。図7Bの例では、グループID「703A」の操作分布情報が示されているが、この中で週ID701が最も新しいのは週ID「2018−04−02」である。そのため、図8Aの例では、グループID「703A」の最新週ID802の値として「2018−04−02」が設定されている。
図1に参照を戻す。変化推定部308は、家電機器100の操作日時を含む操作ログ情報に基づき、個人情報に関連するユーザの生活様式の変化の有無を推定する。具体的には、変化推定部308は、操作分布情報記憶部306に記憶されている操作分布情報(図7B)及びグループ管理部307の管理するグループ情報に基づき、ユーザの生活様式の変化の有無を推定し、推定結果を後述する通知部309に出力する。
ここで、生活様式の変化とは、結婚、出産、及び死別などによる家族構成の変化、引っ越しによる居住地及び住居形態の変更、並びに転職等が該当する。
図20は、変化推定部308による推定処理の概要を説明する図である。図20の左側は操作分布情報記憶部306が生成した時系列に連続する5件の操作分布情報が示されている。変化推定部308は、これらの操作分布情報を直近2週間の2件の操作分布情報からなる第1操作分布群1000aと、第1操作分布群1000a以外の操作分布情報からなる第2操作分布群1000bとに分離する。
図20の右側は、図20の左側に示す操作分布情報を座標空間にプロットしたグラフを示している。この例では、説明の便宜上、21時台、22時台、及び23時台の3軸からなる3次元のグラフが図示されているが、操作分布情報において操作分布702は0時台から23時台の24個の単位時間帯から構成されているため、実際には、このグラフは0時台から23時台の24軸からなる24次元のグラフとなる。
この例では、第2操作分布群1000bを構成する操作分布情報は、操作分布702が同じ傾向を示しているため、同一のグループCbに所属している。これに対して、第1操作分布群1000aを構成する2件の操作分布情報は、共に操作分布702がグループCbのものとは異なる傾向を示し、且つ、共に操作分布702が同じ傾向を示しているめ、グループCbとは別のグループCaにグルーピングされている。変化推定部308は、操作分布情報にこのような傾向が現れた場合、ユーザの生活様式が変更されたと推定するのである。なお、グループCcは、例えば、グループCbを構成する操作分布情報よりも過去の操作分布情報をグルーピングすることで得られたグループである。
図1に参照を戻す。通知部309は、変化推定部308から、ユーザの生活様式の変化が発生しているとの推定結果が出力された場合、推定されてから所定期間以内に個人情報の更新をユーザに求める更新要求を通信部301を介してユーザの情報処理端末200に送信する。この場合、通知部309は、個人情報管理部303で管理されている個人情報に含まれるメールアドレス501などを参照し、該当するユーザが所有する情報処理端末200の送信先を特定し、特定した送信先に更新通知を送信すればよい。
なお、更新要求が送信されるタイミングとしては、生活様式の変化が推定されたと判定された時点の直後、その時点から1時間若しくは2時間というような数時間後、その時点から半日、又はその時点が属する日の翌日といった適宜のタイミングが採用できる。また、後述の実施の形態2のタイミングで更新通知は通知されてもよい。
図9は、図1に示す変化推定部308による推定処理の一例を示すフローチャートである。以下、図9を参照しながら、変化推定部308がユーザの生活様式の変化の有無を推定する推定処理について説明する。ここで、図9に示す推定処理は、図15で後述するフローチャートのステップS1101のサブルーチンとして実行される。図15のフローは、例えば、週に一度、実施されるため、図9の推定処理も、週に一度、実施されることになる。但し、これは一例であり、第2期間として一週間以外の期間が採用された場合、図9及び図15に示すフローは、その第2期間の長さに応じた周期で実施されればよい。
(ステップS900)
変化推定部308は、操作分布情報記憶部306から、個人情報の変化の推定対象となるユーザのユーザID700を含む全ての操作分布情報を抽出し、週ID701の値を用いて、抽出した操作分布情報を第1操作分布群と第2操作分布群とに分離する。第1操作分布群は、直近の複数週分の操作分布情報で構成される。第2操作分布群は、直近の複数周分より前の複数週分の操作分布情報で構成される。
変化推定部308は、操作分布情報記憶部306から、個人情報の変化の推定対象となるユーザのユーザID700を含む全ての操作分布情報を抽出し、週ID701の値を用いて、抽出した操作分布情報を第1操作分布群と第2操作分布群とに分離する。第1操作分布群は、直近の複数週分の操作分布情報で構成される。第2操作分布群は、直近の複数周分より前の複数週分の操作分布情報で構成される。
図10Aは、週ID「2018−04−09」の操作分布情報が操作分布情報記憶部306に記憶された直後の操作分布情報の一例を示す図である。ここでは、第1操作分布群の抽出条件として直近の2週分が採用されている。そのため、このステップS900の処理により、図10Aの操作分布情報から、直近2週分の操作分布情報、すなわち、週ID「2018−04−02」及び週ID「2018−04−09」の2つの操作分布情報が第1操作分布群1000aとして抽出されている。また、図10Aの操作分布情報から、直近の2週より前の週の操作分布情報、すなわち、週ID「2018−03−26」以前の5件の操作分布情報が第2操作分布群1000bとして抽出されている。
なお、第1操作分布群に含める操作分布情報の数は複数であればよく、例えば3つ以上及び4つ以上というように2つに限定されない。第1操作分布群に含める操作分布情報の数が大きくなるほど、ユーザの生活様式の変化が発生していると推定するために必要な期間は長くなるが、その分、生活様式の変化の推定精度は高くなる。
(ステップS901)
変化推定部308は、グループID703の値を用いて第2操作分布群を構成する操作分布情報を1以上のグループに分類する。図10Aの例では、第2操作分布群1000bを構成する操作分布情報は、グループID703の値が全て「703A」である。そのため、図10Aの例では、第2操作分布群1000bを構成する操作分布情報は、全てグループID「703A」のグループに所属すると判定される。
変化推定部308は、グループID703の値を用いて第2操作分布群を構成する操作分布情報を1以上のグループに分類する。図10Aの例では、第2操作分布群1000bを構成する操作分布情報は、グループID703の値が全て「703A」である。そのため、図10Aの例では、第2操作分布群1000bを構成する操作分布情報は、全てグループID「703A」のグループに所属すると判定される。
(ステップS902)
変化推定部308は、第1操作分布群を構成する操作分布情報の中で、グループID703の値が「未所属」である操作分布情報(以下、「対象操作分布情報」と呼ぶ。)を対象に、ステップS901で分類した各グループへの所属判定を行う。
変化推定部308は、第1操作分布群を構成する操作分布情報の中で、グループID703の値が「未所属」である操作分布情報(以下、「対象操作分布情報」と呼ぶ。)を対象に、ステップS901で分類した各グループへの所属判定を行う。
具体的には、まず、変化推定部308は、ステップS901にて第2操作分布群内で分離したグループごとに、単位時間帯ごとの操作発生割合の平均値μ及び標準偏差σを計算し、平均値μ及び標準偏差σから単位時間帯ごとの基準範囲を計算する。ここで、基準範囲としては、例えばμ±2σが採用される。
次に、変化推定部308は、対象操作分布情報における単位時間帯ごとの操作発生割合の値が、対象グループの対応する単位時間帯の基準範囲内に収まるか否かにより、対象操作分布情報が所属するグループを判定する所属判定を実施する。ここで、対応する単位時間帯とは、9時台なら9時台、10時台なら10時台というように、対象操作分布情報の単位時間帯と、対象グループの単位時間帯とが同じ時間帯であることを指す。
同じグループ内の操作分布情報においては、単位時間帯ごとの操作発生割合が正規分布に従うと仮定すると、単位時間帯ごとの操作発生割合のおよそ95%はμ±2σの範囲内に収まると考えることができる。したがって、少なくとも一つの単位時間帯において、操作発生割合の値が対象グループの基準範囲から外れている対象操作分布情報は、偶然とは考えにくい要因で対象グループとは異なる傾向の操作分布を持つと見なすことができる。そこで、変化推定部308は、少なくとも1つの単位時間帯において操作発生割合の値が対象グループの基準範囲外であれば、対象操作分布情報は対象グループには所属しないと判定する。
図10Aの例では、第2操作分布群1000bを構成するグループは、グループID「703A」のグループのみであり、グループID「703A」のグループには5件の操作分布情報が存在する。この場合、これら5件の操作分布情報の操作分布702の単位時間帯ごとの操作発生割合の平均値及び標準偏差は、以下のように計算される。
すなわち、9時台は平均値「0.136」及び標準偏差「0.068」、21時台は平均値「0.432」及び標準偏差「0.167」、22時台は平均値「0.432」及び標準偏差「0.167」、及びその他の単位時間帯は平均値及び標準偏差共に「0」である。
これより、グループID「703A」のグループの各単位時間帯の基準範囲は下記のように計算される。すなわち、9時台は基準範囲「0〜0.272」、21時台は基準範囲「0.097〜0.766」、22時台は基準範囲「0.097〜0.766」、及びその他の単位時間帯は基準範囲「0」である。図10Aの例において、今回、対象操作分布情報となっているのは、第1操作分布群1000aの中でグループID703が「未所属」となっている、週ID「2018−04−09」の操作分布情報である。この対象操作分布情報において、操作分布702の単位時間帯ごとの操作発生割合は、9時台が「0.17」、21時台が「0.33」、22時台が「0.50」、及びそれ以外の単位時間帯は「0」である。したがって、いずれの単位時間帯においても、操作発生割合の値は、グループID「703A」のグループの各単位時間帯の基準範囲内に収まっている。
従って、週ID「2018−04−09」の対象操作分布情報は、グループID「703A」のグループに所属すると判定される。
変化推定部308は、所属判定の結果、所属するグループが確定した対象操作分布情報に対して、グループID703の値を「未所属」から所属が確定したグループID703の値で更新する。図10Bは、図10Aに示される操作分布情報に対して所属するグループが確定された直後の操作分布情報を表す図である。図10Aの例では、グループID703が「未所属」である最終行の操作分布情報は、グループID「703A」のグループに属すると判定されている。そのため、図10Bの例では、最終行の操作分布情報は、グループID703の値が「未所属」から「703A」に更新されている。なお、所属判定の結果、いずれのグループにも属さないと判定された対象操作分布情報は、グループID703の値は「未所属」のままとなる。
(ステップS903)
変化推定部308は、第1操作分布群の操作分布情報のグループID703と、グループ管理部307で管理されているグループ情報とを参照し、第1操作分布群の全ての操作分布情報が既存の同一のグループに所属し、且つ、そのグループが最新グループであるか否かを判定する。ここで、最新グループとは、グループ情報においてユーザごとに管理されているグループのうち、最新週ID802の値が最も新しい日付を持つグループのことを指す。
変化推定部308は、第1操作分布群の操作分布情報のグループID703と、グループ管理部307で管理されているグループ情報とを参照し、第1操作分布群の全ての操作分布情報が既存の同一のグループに所属し、且つ、そのグループが最新グループであるか否かを判定する。ここで、最新グループとは、グループ情報においてユーザごとに管理されているグループのうち、最新週ID802の値が最も新しい日付を持つグループのことを指す。
図10Bの例では、第1操作分布群1000aの操作分布情報は、いずれもグループID「703A」のグループに所属している。更に、図8Aのグループ情報を参照すると、グループID「703A」のグループは、ユーザID「500A」のユーザにおける唯一のグループであるため、このユーザにとって最新グループに該当する。そのため、図10Bの例では、ステップS903でYESと判定される。
ステップS903でYESと判定されるということは、第1操作分布群を構成する全ての操作分布情報は、単位時間ごとの操作発生割合が、最新グループに対して同じ傾向を示しているため、ユーザの生活様式に変化がないと推定される。
なお、ステップS903でNOと判定されるケースとしては、第1操作分布群を構成する操作分布情報のそれぞれが同一グループに属していないケース、及び第1操作分布群を構成する操作分布情報のそれぞれが同一グループに属しているが最新のグループには属していないケース等が挙げられる。
ステップS903でYESと判定された場合、処理はステップS904に移行され、ステップS903でNOと判定された場合、処理はステップS906に移行される。
(ステップS904)
変化推定部308は、ユーザの生活様式に変化がないことを示す推定結果「変化なし」を通知部309に出力する。
変化推定部308は、ユーザの生活様式に変化がないことを示す推定結果「変化なし」を通知部309に出力する。
(ステップS905)
変化推定部308は、グループ管理部307で管理されているグループ情報の最新週ID802の値を、今回の推定処理で新たにグループに加わった操作分布情報の週ID701の値で更新し、推定処理を終了する。
変化推定部308は、グループ管理部307で管理されているグループ情報の最新週ID802の値を、今回の推定処理で新たにグループに加わった操作分布情報の週ID701の値で更新し、推定処理を終了する。
図10Bの例では、週ID「2018−04−09」の操作分布情報がグループID「703A」のグループに新たに追加されている。この場合、図8Aにおいて、グループID「703A」のグループは、最新週ID802の値が「2018−04−02」から「2018−04−09」に更新される。
(ステップS906)
変化推定部308は、第1操作分布群を構成する全ての操作分布情報について、最新グループに対して基準範囲外と判定された単位時間帯が全て同一の単位時間帯であるか否かを判定する。この判定条件が満たされる場合(ステップS906でYES)、処理はステップS907に移行し、この判定条件が満たされない場合(ステップS906でNO)、処理はステップS910に移行する。
変化推定部308は、第1操作分布群を構成する全ての操作分布情報について、最新グループに対して基準範囲外と判定された単位時間帯が全て同一の単位時間帯であるか否かを判定する。この判定条件が満たされる場合(ステップS906でYES)、処理はステップS907に移行し、この判定条件が満たされない場合(ステップS906でNO)、処理はステップS910に移行する。
ステップS906でYESと判定されるということは、第1操作分布群を構成する全ての操作分布情報は、単位時間ごとの操作発生割合が最新グループとは異なる傾向を示しているが、第1操作分布群内では同じ傾向を示している。すなわち、ユーザにより家電機器100が操作される単位時間帯が変化し、その変化が継続していることを示している。そのため、変化推定部308は、ユーザの生活様式に変化が発生したと推定し、処理をステップS907に進める。
例えば、第1操作分布群1000aが第1操作分布情報と第2操作分布情報とで構成されていたとする。そして、第1操作分布情報は、9時台及び10時台の単位時間帯における操作発生割合が最新グループの9時台及び10時台の基準範囲外であると判定されたとする。また、第2操作分布情報は、9時台及び10時台の単位時間帯における操作発生割合が、最新グループの9時台及び10時台の基準範囲外であると判定されたとする。この場合、第1操作分布情報と第2操作分布情報は、最新グループに対して基準範囲外と推定された単位時間帯が全て同一であるため、S906でYESと判定される。
なお、ステップS906でYESと判定されるケースとしては、例えば、以前は夜に洗濯機を使用して洗濯をする習慣だったユーザが、子供が生まれたことにより洗濯の回数が増え、夜だけでなく朝にも洗濯機を使用して洗濯をするようになったケースが挙げられる。
一方、ステップS906においてNOと判定されるケースとしては、例えば、第1操作分布群を構成する一部の操作分布情報は、全ての単位時間帯における操作発生割合が最新グループの基準範囲内であるが、残りの操作分布情報は、少なくとも1つの単位時間帯における操作発生割合が最新グループの基準範囲外であるケースが挙げられる。或いは、第1操作分布群を構成する全ての操作分布情報において、単位時間帯ごとの操作発生割合が最新グループに対して基準範囲外と判定された単位時間帯が同一でないケースが挙げられる。すなわち、いずれのケースも、ユーザが家電機器100を操作する時間帯に変化は見られるものの、その変化が継続されていないことを示している。したがって、この場合、変化推定部308は、ユーザの生活様式に変化はないと推定し、処理をS910に進める。
(ステップS907)
変化推定部308は、ユーザの生活様式に変化があったことを示す推定結果「変化あり」を通知部309に出力する。
変化推定部308は、ユーザの生活様式に変化があったことを示す推定結果「変化あり」を通知部309に出力する。
(ステップS908)
変化推定部308は、第1操作分布群を構成する全ての操作分布情報が非最新グループに所属しているか否かを判定する。ここで、非最新グループとは、グループ情報においてユーザごとに登録されたグループのうち、最新グループ以外のグループを指す。変化推定部308は、第1操作分布群を構成する全ての操作分布情報において、グループID703の値が同一で、且つ、その値が「未所属」以外の値になっている場合、これらの操作分布情報は非最新グループに所属すると判定する。
変化推定部308は、第1操作分布群を構成する全ての操作分布情報が非最新グループに所属しているか否かを判定する。ここで、非最新グループとは、グループ情報においてユーザごとに登録されたグループのうち、最新グループ以外のグループを指す。変化推定部308は、第1操作分布群を構成する全ての操作分布情報において、グループID703の値が同一で、且つ、その値が「未所属」以外の値になっている場合、これらの操作分布情報は非最新グループに所属すると判定する。
変化推定部308は、第1操作分布群を構成する全ての操作分布情報が非最新グループに所属すると判定した場合(ステップS908でYES)、ステップS909の処理を行わずに、処理をステップS905に進める。一方、変化推定部308は、第1操作分布群を構成する全ての操作分布情報が非最新グループに所属しないと判定した場合(ステップS908でNO)、処理をステップS909に進める。
ステップS908でYESと判定されるということは、第1操作分布群を構成する全ての操作分布情報は、単位時間帯ごと操作発生割合が、最新グループを構成する操作分布情報とは異なる傾向を示すものの、いずれかの非最新グループを構成する操作分布情報と同じ傾向であることを示している。すなわち、ユーザが家電機器100を操作する単位時間帯が変化し、ユーザの生活様式がかつて過ごしていた過去の生活様式に戻ったことを意味している。
一方、ステップS908でNOと判定されるということは、第1操作分布群を構成する全ての操作分布情報は、単位時間帯ごとの操作発生割合がユーザの過去全ての操作分布情報とは異なる傾向を示すが、第1操作分布群内では全て同じ傾向であることを示している。すなわち、ユーザの家電機器100を操作する時間帯が変化し、過去には見られない新たな単位時間帯で家電機器100の操作が継続されていることを意味する。したがって、第1操作分布群を構成する全ての操作分布情報が、単位時間帯ごとの操作発生割合が同じ傾向を示し、且つ、グループID703の値が「未所属」の場合に、ステップS908でNOと判定される。
(ステップS909)
変化推定部308は、グループ管理部307で管理されているグループ情報に、新たなグループID801を持つグループ情報を追加すると共に操作分布情報記憶部306に記憶されている操作分布情報のうちグループID703の値が「未所属」の操作分布情報を新たに追加したグループID801の値で更新する(ステップS909)。
変化推定部308は、グループ管理部307で管理されているグループ情報に、新たなグループID801を持つグループ情報を追加すると共に操作分布情報記憶部306に記憶されている操作分布情報のうちグループID703の値が「未所属」の操作分布情報を新たに追加したグループID801の値で更新する(ステップS909)。
図8Bは、グループ管理部307で管理されているグループ情報に、新たなグループID801を持つグループ情報が追加された例を示す図である。ここでは、新たなグループID801として「703B」を持つグループ情報が追加されたケースが示されている。
図11は、第1操作分布群を構成する操作分布情報に新たなグループIDが付与された例を示す図である。図11の例では、週ID「2018−04−02」と週ID「2018−04−09」との操作分布情報において、共に9時台の操作発生割合の値が、最新グループであるグループID「703A」のグループの基準範囲から外れている。そのため、両操作分布情報は、図8Bにおいて新たに追加されたグループID「703B」でグループID703の値が更新されている。
(ステップS910)
変化推定部308は、生活様式に変化はないことを示す推定結果「変化なし」を通知部309に出力する。
変化推定部308は、生活様式に変化はないことを示す推定結果「変化なし」を通知部309に出力する。
(ステップS905の補足)
なお、ステップS908でYESの直後のステップS905では、該当する非最新グループのグループ情報の最新週ID802の値が第1操作分布群を構成する最新の操作分布情報の週ID701の値で更新される。
なお、ステップS908でYESの直後のステップS905では、該当する非最新グループのグループ情報の最新週ID802の値が第1操作分布群を構成する最新の操作分布情報の週ID701の値で更新される。
また、ステップS909の直後のステップS905では、新たに追加されたグループの最新週ID802の値が第1操作分布群を構成する最新の操作分布情報の週ID701の値で更新される。
また、ステップS910の直後のステップS905では、第1操作分布群を構成する操作分布情報のうち非最新グループに所属する操作分布情報があれば、その操作分布情報の週ID801の値で、該当する非最新グループの最新週ID802の値が更新される。
以上、変化推定部308による推定処理の具体的な手順が説明された。
図12は、更新要求の通知を受けた情報処理端末200の表示部211に表示される通知画面G3の一例を示す図である。通知画面G3は、ユーザに対して生活様式に変化があると推定された場合に表示部211に表示される画面である。通知画面G3の冒頭には、個人情報の変更の有無を問い合わせるメッセージが表示されている。また、このメッセージの下側には、問い合わせに関わる個人情報の項目が例示されている。ここでは、電話番号、居住地(住所)、家族構成、及び職業の項目が例示されている。この例示の下側には、個人情報の登録内容を最新の情報に保つことによるメリットが記載されている。これにより、ユーザに対して個人情報を更新することの重要性を認識させることができる。
通知画面G3の下部には、「会員情報を修正する」と記載されたボタンB31と、「閉じる」と記載されたボタンB32とが表示されている。
ユーザによりボタンB31を選択する操作が入力部212を用いて入力されると、表示制御部204は、表示部211の画面表示を図3に示されるような個人情報の登録画面G1に遷移させる。これにより、ユーザはその登録画面G1から自身の個人情報を最新の内容へ更新することが可能となる。ボタンB32は、通知画面G3を閉じる際にユーザに選択されるボタンである。個人情報に変更がなければ、ユーザはボタンB32を選択する操作を入力することになる。
なお、サーバ300の通知部309は、ユーザの所有する情報処理端末200に対して更新要求を通知する際、個人情報管理部303から該当するユーザの現在の個人情報の登録内容を取得し、更新要求に含めて通知するようにしてもよい。図13は、更新要求の通知を受けた情報処理端末200の表示部211に表示される別態様の通知画面G4の一例を示す図である。通知画面G4において通知画面G3との相違点は、冒頭のメッセージの下部の例示の表示欄R41に、電話番号、居住地、家族構成、及び職業の項目について現在、サービス提供元に登録されている内容が表示されている。それ以外、通知画面G4は通知画面G3と同じである。
このように、通知画面G4には、個人情報の現在の登録内容が表示されているため、ユーザは、サービス提供元に登録されている個人情報と最新の個人情報との差分を速やかに認識することができ、個人情報の更新が必要であるかの判断が容易になる。
また、通知部309は、ユーザの所有する情報処理端末200に対して更新要求を通知する際、個人情報管理部303から最終更新日時510の内容を取得し、更新要求に含めて通知するようにしてもよい。図14は、更新要求の通知を受けた情報処理端末200の表示部211に表示される更に別の通知画面G5の一例を示す図である。通知画面G5において通知画面G3との相違点は、ユーザが最後に個人情報を更新した日時を表示する表示欄R51が設けられている点にある。それ以外、通知画面G5は通知画面G3と同じである。通知画面G5には表示欄R51が設けられているため、現在、サービス提供元に登録されている個人情報の最終の更新日時をユーザに提示することができ、ユーザは個人情報の更新が必要であるかの判断が容易になる。
なお、通知画面G4と通知画面G5とは組み合わされた構成が通知画面として採用されてもよい。この場合、通知画面G4の表示欄R41に表示された現在の登録内容と、その登録内容の更新日とが併せてユーザに提示されることになる。
以上、実施の形態1における情報更新システムの機能構成について説明した。図15は、図1に示す情報更新システムのサーバ300が、家電機器100の操作ログ情報からユーザの生活様式の変化の有無を推定し、更新要求を通知するまでの処理の一例を示すフローチャートである。なお、図15のフローは図9で説明したように、例えば、週に一度、定期的に、各ユーザに対して実施される。
まず、操作分布情報生成部305は、現在時刻から一週間前までの間にログ情報管理部302に記憶された対象ユーザの操作ログ情報を取得し、その一週間における操作分布情報を生成し、操作分布情報記憶部306に記憶する(ステップS1100)。
続いて、変化推定部308は、図9に示す推定処理を実行し、対象ユーザの生活様式の変化の有無を推定し、推定結果を通知部309に出力する(ステップS1101)。
続いて、推定結果を受信した通知部309は、推定結果が「変化あり」であるか否かを判定する(ステップS1102)。推定結果が「変化あり」である場合(ステップS1102でYES)、処理はステップS1103に移行する。推定結果が「変化なし」である場合(ステップS1102でNO)、通知部309は、対象ユーザに対して個人情報の更新を求める更新要求は通知せず、処理を終了する。
続いて、通知部309は、個人情報管理部303で管理されている個人情報に含まれるメールアドレス501などを参照し、対象ユーザの所有する情報処理端末200に対して、家族構成や職業などの個人情報の更新を求める更新要求を通知する(ステップS1103)。以上で、サーバ300の行う処理は終了となる。
以上のように、実施の形態1にかかる情報更新システムは、ユーザの生活様式の変化の有無の推定を、週に一度、定期的に実施することで、ユーザの生活様式の変化に速やかに追従し、サービス提供元に登録している個人情報の更新要求をユーザに通知することが可能となる。これにより、ユーザ自身が生活様式の変化によって発生する様々な手続きを実施している期間に合わせて個人情報の更新を促すことができる。そのため、ユーザの家族構成及び職業等のサービス提供元で変化の追従が困難な個人情報を含め、サービス提供元に登録されている全ての個人情報の内容をユーザ自身に更新させる可能性を高めることができる。その結果、サービス提供元に登録されているユーザの個人情報が最新の個人情報に更新されない事態を抑制することができる。
(実施の形態2)
実施の形態2は、操作分布情報からユーザの在宅時間帯を推定し、在宅時間帯の前後所定時間以内に、ユーザに対して更新通知を通知するものである。
実施の形態2は、操作分布情報からユーザの在宅時間帯を推定し、在宅時間帯の前後所定時間以内に、ユーザに対して更新通知を通知するものである。
図16は、実施の形態2に係る情報更新システムの構成の一例を示す図である。以下、実施の形態2において、実施の形態1と同じ構成要素については同じ符号を付して説明を省略し、実施の形態1との差分のみ記載する。
図16において、実施の形態1との相違点は、サーバ1300にある。サーバ1300は、通知日時情報生成部1302及び通知日時情報管理部1303を更に備え、変化推定部1301及び通知部1304は実施の形態1の変化推定部308及び通知部309と機能が相違する。
変化推定部1301は、実施の形態1と同様、図9に示す推定処理を行うが、推定結果の出力先が、通知部309ではなく通知日時情報生成部1302である点が実施の形態1と相違する。
通知日時情報生成部1302は、変化推定部1301から、ユーザの生活様式が変化していることを示す推定結果「変化あり」が出力された場合に、操作分布情報記憶部306に記憶されている操作分布情報と、グループ管理部307で管理されているグループ情報とから、ユーザが在宅している在宅時間帯を推定する。そして、通知日時情報生成部1302は、個人情報の更新要求をユーザに対して通知すべき日時を指定する通知日時情報を生成し、通知日時情報管理部1303に出力する。
図17Aは、通知日時情報生成部1302が生成する通知日時情報の一例を示す図である。図17Aに示すように、通知日時情報は、ユーザID1400と、通知日時1401との項目を含む。ユーザID1400は、操作分布情報に含まれるユーザID700と同様である。通知日時1401は、個人情報の更新要求を実際にユーザに対して送信する日時である。
以下、図8Bのグループ情報および図11の操作分布情報を具体例として参照しながら、通知日時情報生成部1302が、ユーザの在宅時間帯を推定し、通知日時情報を生成する処理について説明する。
通知日時情報生成部1302は、変化推定部1301から推定結果「変化あり」の通知を取得すると、グループ管理部307で管理されているグループ情報の中で、最新週ID802の値が最も新しいグループ情報のグループID801の値を取得する。図8Bのグループ情報の例では、最新週ID802の中で最も新しい値は「2018−04−09」であり、その値を持つグループのグループID801の値は「703B」である。そのため、通知日時情報生成部1302は、グループID「703B」をグループ情報から取得する。
続いて、通知日時情報生成部1302は、操作分布情報記憶部306を参照し、対象ユーザのユーザID700の値を持つ操作分布情報の中から、先に抽出したグループID801の値をグループID703の値として持つ操作分布情報を全て抽出する。上述の例では、グループID「703B」が取得されており、図11において、グループID703の値が「703B」であるのは、週ID701の値が「2018−04−02」と「2018−04−09」との2つの操作分布情報である。したがって、通知日時情報生成部1302は、操作分布情報記憶部306からこれら2つの操作分布情報を抽出する。
続いて、通知日時情報生成部1302は、抽出した操作分布情報において、単位時間帯ごとの操作発生割合の平均値を算出し、その値が最も大きくなる単位時間帯を、在宅時間帯として推定する。
続いて、通知日時情報生成部1302は、この在宅時間帯の推定処理を実施した翌日であって、在宅時間帯の前後所定時間以内を通知日時1401の値に設定した通知日時情報を生成する。図11の例では、先に抽出された、週ID701の値が「2018−04−02」と「2018−04−09」との2つの操作分布情報において、単位時間帯ごとの操作発生割合の平均値は、以下のように計算される。
すなわち、8時台が「0.05」、9時台が「0.45」、21時台が「0.25」、22時台が「0.25」、及びそれ以外の時間帯で「0」である。従って、一日の中で操作発生割合が最も高い単位時間帯は9時台であるため、この単位時間帯が在宅時間帯として推定される。
しかし、例えば、家電機器100が洗濯機などである場合、家電機器100が操作されるということは、ユーザは在宅していても、その時間帯に家事を行っていることになる。そのため、その時間帯に個人情報の更新要求を通知すると、ユーザは、家事を優先し、個人情報の更新に対処しない可能性がある。そこで、通知日時情報生成部1302は、ユーザが在宅している可能性は高いが、家電機器100の操作が発生していない時間帯に通知日時を設定する。すなわち、通知日時情報生成部1302は、家事が行われていない時間帯として、在宅時間帯として推定した9時台から少し後ろに時間をずらした10時を、更新要求の通知時刻として設定する。
図8Bのグループ情報の例では、最新週ID802の中で最も新しい値が「2018−04−09」であるため、生活様式の変化の推定処理及び在宅時間帯の推定処理は、「2018−04−16」に実施されることになる。
これは、以下の理由による。すなわち、週ID「2018−04−09」の操作分布情報は、「2018−04−09」から「2018−04−15」までの一週間の操作ログ情報の蓄積が完了した「2018−04−16」に生成される。そのため、週ID「2018−04−09」の操作分布情報の生成後の直近に実施される推定処理の実施日は「2018−04−16」となるからである。
したがって、この例では、通知日時情報生成部1302は、更新要求の送信日として、推定処理の実施日「2018−04−16」の翌日である「2018−04−17」を設定する。また、この例では、通知日時情報生成部1302は、上述したように更新要求の通知時刻として10時を設定している。そのため、図17Aの例では、通知日時1401の値が「2018−04−17 10:00」の通知日時情報が生成されている。
なお、この例では、推定された在宅時間帯「9時台」の終了直後の時刻「10時」が更新要求の通知時刻として設定されているが、これは一例であり、推定された在宅時間帯の開始直前の時刻「8時59分」が通知時刻として採用されてもよい。或いは、例えば、推定された在宅時間帯「9時台」の終了直後の時刻「10時」から所定時間後の時刻(例えば、10時5分、10時10分等)が通知時刻として設定されてもよい。或いは、例えば、推定された在宅時間帯「9時台」の開始直前の時刻「8時59分」から所定時間前の時刻(例えば、8時55分、8時50分等)が通知時刻として設定されてもよい。
図16に参照を戻す。通知日時情報管理部1303は、通知日時情報生成部1302が生成した通知日時情報をメモリに記憶し、通知日時情報を管理する。図17Bは、通知日時情報管理部1303が管理する通知日時情報の一例を示した図である。図17Bに示すように、通知日時情報は1つのレコードに1つの通知日時情報が対応付けられたテーブル形式で管理されており、図17Aと同様にユーザID1400と通知日時1401との項目を持つ。
通知部1304は、通知日時情報管理部1303が管理する通知日時情報の通知日時1401を定期的に参照し、参照時刻と通知日時1401との値が同じである通知日時情報が存在するか否かを判定する。そして、通知部1304は、該当する通知日時情報が存在する場合、その通知日時情報のユーザID1400から、個人情報管理部303で管理されている個人情報に含まれるメールアドレス501などを参照し、ユーザの所有する情報処理端末200に対して、通信部301を介して更新要求を通知する。なお、通知部1304は、実施の形態1の通知部309と同様、更新要求を通知する際、現在の個人情報の登録内容及び個人情報の最終更新日時を含めてもよい。
以上、実施の形態2における情報更新システムの機能構成について説明した。図18は、実施の形態2に係る情報更新システムのサーバ1300が、家電機器100の操作ログ情報からユーザの生活様式の変化の有無を推定し、ユーザの在宅時間帯を推定するまでの処理の一例を示すフローチャートである。このフローは、実施の形態1と同様、サーバ1300において、週に一度、定期的に、各ユーザに対して実施される。なお、図18において図9と同じ処理には同じステップ番号を付している。
ステップS1100に続くステップS1501において、変化推定部1301は、対象ユーザの生活様式の変化の有無の推定処理を行い、推定結果を通知日時情報生成部1302に通知する。この推定処理は、実施の形態1の図9の推定処理とほぼ同一内容である。相違点は、ステップS904、ステップS907、及びステップS910において推定結果の送信先が、通知部309ではなく、通知日時情報生成部1302である点にある。
続いて、推定結果を取得した通知日時情報生成部1302は、推定結果が「変化あり」であるかを判定する(ステップS1502)。推定結果が「変化あり」である場合(ステップS1502でYES)、処理はステップS1503に移行する。一方、推定結果が「変化なし」である場合(ステップS1502でNO)、通知日時情報生成部1302は、通知日時情報を生成せず、処理を終了する。
ステップS1503において、通知日時情報生成部1302は、操作分布情報記憶部306に記憶されている操作分布情報と、グループ管理部307で管理されているグループ情報から、ユーザの在宅時間帯を推定する。そして、通知日時情報生成部1302は、個人情報の更新要求の通知日時を決定し、決定した通知日時を指定する通知日時情報を生成し、通知日時情報管理部1303に出力する。以上で処理は終了となる。
図19は、更新要求をユーザに対して通知する処理の一例を示すフローチャートである。このフローチャートは、例えば、サーバ1300において1分ごとに定期的に実行されている。ここで、1分に設定したのは、通知部1304に対して1分ごとに通知日時情報を参照させて、参照時刻と通知日時1401の値とが同じである通知日時情報の検出を実現させるためである。
通知部1304は、通知日時情報管理部1303が管理する通知日時情報を参照し、現在と同日時の通知日時1401を持つ通知日時情報の取得を試行する(ステップS1600)。
続いて、通知部1304は、ステップS1600で該当する通知日時情報が取得できたか否かを判定する(ステップS1601)。該当する通知日時情報が取得できた場合(ステップS1601でYES)、処理はステップS1602に移行する。一方、該当する通知日時情報が取得できなかった場合(ステップS1601でNO)、処理は終了する。
続いて、通知部1304は、ステップS1600で取得した通知日時情報に含まれるユーザID1400に基づき、個人情報管理部303で管理されている個人情報に含まれるメールアドレス501などを参照し、対象ユーザの所有する情報処理端末200に対して、更新要求を送信する(ステップS1602)。以上で処理は終了となる。
以上、実施の形態2の情報更新システムのサーバ1300が、家電機器100の操作ログ情報からユーザの生活様式の変化の有無を推定し、さらにユーザの在宅時間帯を推定した後、更新要求を前記ユーザに対して通知するまでの具体的な手順について説明した。
以上のように、実施の形態2係る情報更新システムは、ユーザが在宅している可能性が高い時間帯の中でも特にユーザの手が空いていると推定される日時に更新要求を通知できるため、更新要求に対してユーザを対処させる可能性を高めることができる。
(変形例)
(1)実施の形態1及び実施の形態2において、操作分布情報生成部305は、週単位で操作分布情報を生成しているが、本開示はこれに限定されない。例えば、操作分布情報生成部305は、ある1の週において家電機器100の操作の発生回数の合計値が所定回数に満たない場合は、当該1の週についての操作分布情報を生成しないように構成されてもよい。これにより、例えばユーザが旅行や帰省などで数日間家を空けた場合など、家電機器100の操作に対する習慣が一時的に変化した週の操作分布情報が生活様式の変化の推定処理から省かれるため、推定の確からしさをより高めることができる。ここで、所定回数としては、例えば、ユーザが長期外出をしているとみなせる所定の値が採用できる。また、例えば、操作回数が0回の日が2日以上続いた場合、操作分布情報生成部305は、その週の操作分布情報を生成しないようにしてもよい。
(1)実施の形態1及び実施の形態2において、操作分布情報生成部305は、週単位で操作分布情報を生成しているが、本開示はこれに限定されない。例えば、操作分布情報生成部305は、ある1の週において家電機器100の操作の発生回数の合計値が所定回数に満たない場合は、当該1の週についての操作分布情報を生成しないように構成されてもよい。これにより、例えばユーザが旅行や帰省などで数日間家を空けた場合など、家電機器100の操作に対する習慣が一時的に変化した週の操作分布情報が生活様式の変化の推定処理から省かれるため、推定の確からしさをより高めることができる。ここで、所定回数としては、例えば、ユーザが長期外出をしているとみなせる所定の値が採用できる。また、例えば、操作回数が0回の日が2日以上続いた場合、操作分布情報生成部305は、その週の操作分布情報を生成しないようにしてもよい。
(2)実施の形態2では、通知部309は1分単位で通知日時情報を参照しているが、本開示はこれに限定されず、例えば、通知日時情報において通知日時1401の値として「10:05」、「10:10」というように5分刻みの値が設定されるのであれば、通知部309は5分単位で通知日時情報を参照してもよい。なお、この5分は一例であり4分及び6分等というような適当な時間が設定されてもよい。また、通知部309は5分単位で通知日時情報を参照する態様を採用した場合、通知日時情報の参照時刻から過去5分以内に通知日時1401の値が設定されている通知日時情報を送信するようにしてもよい。
(3)図9のステップS906の処理において、最新グループに対して基準範囲外と判定された単位時間帯が全て同一であるとの判定処理として下記の処理が採用されてもよい。例えば、最新グループに対して第1操作分布群1000aを構成する一方の第1操作分布情報と他方の第2操作分布情報とが共に9時台と10時台とにおいて基準範囲外であったとする。そして、第1操作分情報は、9時台が最新グループの9時台の基準範囲の上限値より大きく、且つ、10時台が最新グループの10時台の基準範囲の下限値より小さかったとする。この場合、第2操作分布情報は、9時台が最新グループの9時台の基準範囲の上限値より大きく、且つ、10時台が最新グループの10時台の基準範囲の下限値より小さかった場合、第1操作分布情報と第2操作分布情報とは、最新グループに対して基準範囲外と判定された単位時間帯が全て同一であると判定されてもよい。
(4)上記実施の形態では、基準範囲としてμ±2σが採用されたが、本開示はこれに限定されず、μ±1.5σ、μ±3σ、μ±σというように、μ±2σ以外の値が採用されてもよい。
(5)上記実施の形態では、対象操作分布情報において全ての単位時間帯における操作発生割合が対象グループの基準範囲内の場合、対象操作分布情報は対象グループに属すると判定されたが、本開示はこれに限定されない。例えば、全ての単位時間帯のうち7、8、又は9割以上の単位時間帯の操作発生割合が対象グループの同一単位時間帯の基準範囲内であれば、対象操作分布情報は対象グループに属すると判定されてもよい。
本開示はユーザの生活様式が変化した可能性が高いタイミングでユーザに個人情報を更新させる可能性を高めることができるため、登録された個人情報に基づいて種々のサービスを提供する事業者に対して有用な技術を提供できる。
300 :サーバ
301 :通信部
302 :ログ情報管理部
303 :個人情報管理部
304 :機器情報管理部
305 :操作分布情報生成部
306 :操作分布情報記憶部
307 :グループ管理部
308 :変化推定部
309 :通知部
1300 :サーバ
1301 :変化推定部
1302 :通知日時情報生成部
1303 :通知日時情報管理部
1304 :通知部
301 :通信部
302 :ログ情報管理部
303 :個人情報管理部
304 :機器情報管理部
305 :操作分布情報生成部
306 :操作分布情報記憶部
307 :グループ管理部
308 :変化推定部
309 :通知部
1300 :サーバ
1301 :変化推定部
1302 :通知日時情報生成部
1303 :通知日時情報管理部
1304 :通知部
Claims (15)
- 家電機器を活用したサービスを提供するサービス提供元に登録されているユーザの個人情報を更新する情報更新方法であって、
コンピュータが、
前記ユーザの所有する前記家電機器の操作日時を含む操作ログ情報に基づき、前記個人情報に関連する前記ユーザの生活様式の変化の有無を推定し、
前記ユーザの前記生活様式に変化が有ったと推定した場合、推定した時点から所定期間以内に前記個人情報の更新を求める更新要求を前記ユーザの情報処理端末に対して送信する、
情報更新方法。 - 前記生活様式の変化の有無の推定では、前記操作ログ情報に含まれる前記操作日時に基づき、第1期間を構成する複数の単位時間帯のそれぞれの前記家電機器の操作発生割合を表す操作分布情報を前記第1期間より長い第2期間単位で作成し、前記操作分布情報に基づいて前記生活様式の変化の有無を推定する、
請求項1に記載の情報更新方法。 - 前記更新要求の前記情報処理端末への送信では、前記操作分布情報に基づき、前記ユーザの在宅時間帯を推定し、
推定した前記在宅時間帯の前後所定時間以内に前記更新要求を前記情報処理端末に対して送信する、
請求項2に記載の情報更新方法。 - 前記在宅時間帯の推定では、前記操作分布情報に基づいて前記家電機器の前記操作発生割合の最も高い前記単位時間帯を前記ユーザの前記在宅時間帯として推定する、
請求項3に記載の情報更新方法。 - 前記生活様式の変化の有無の推定では、ある1の前記第2期間において前記家電機器の操作の発生回数が所定回数未満である場合、前記1の前記第2期間における前記操作分布情報を生成しない、
請求項2から4のいずれか1つに記載の情報更新方法。 - 前記生活様式の変化の有無の推定では、
前記第2期間単位で生成されている前記操作分布情報を、直近の複数の前記第2期間の前記操作分布情報で構成される第1操作分布群と、前記直近の複数の前記第2期間より前の複数の前記第2期間の前記操作分布情報で構成される第2操作分布群とに分離し、
前記単位時間帯ごとの前記操作発生割合の傾向に基づいて前記第2操作分布群を構成する前記操作分布情報を分類することで1以上のグループを作成し、
前記第1操作分布群に含まれる前記第2期間ごとの前記操作分布情報のそれぞれが、最新の前記第2期間の前記操作分布情報を持つ前記グループである最新グループに所属せず、且つ、前記単位時間帯ごとの前記操作発生割合が同じ傾向を示す場合、前記生活様式に変化があったと推定する、
請求項2から5のいずれか1つに記載の情報更新方法。 - 前記生活様式の変化の有無の推定では、
前記グループごとに、前記単位時間帯ごとの前記操作発生割合の平均値と標準偏差とから前記単位時間帯ごとの基準範囲を算出し、
前記第1操作分布群に含まれるある1つの前記第2期間の前記操作分布情報である第1操作分布情報において、少なくとも一つの前記単位時間帯の前記操作発生割合が前記最新グループの同一の前記単位時間帯の前記基準範囲外の場合、前記第1操作分布情報は前記最新グループに所属しないと判定する、
請求項6に記載の情報更新方法。 - 前記生活様式の変化の有無の推定では、
前記第1操作分布群に含まれる全ての前記操作分布情報は、前記最新グループに対して前記操作発生割合が前記基準範囲外と判定された前記単位時間帯が全て同じである場合、前記単位時間帯ごとの前記操作発生割合が同じ傾向を示すと判定される、
請求項6又は7記載の情報更新方法。 - 前記更新要求は、現在、前記サービス提供元に登録されている前記個人情報の内容を含む、
請求項1から8のいずれか1つに記載の情報更新方法。 - 前記更新要求は、現在、前記サービス提供元に登録されている前記個人情報の最終更新日時情報を含む、
請求項1から9のいずれか1つに記載の情報更新方法。 - 前記生活様式の変化は、家族構成の変化及び職業の変化の少なくとも一方を含む、
請求項1〜10のいずれか1つに記載の情報更新方法。 - 前記第1期間は1日である、
請求項2〜8のいずれか1つに記載の情報更新方法。 - 前記第2期間は1週間である、
請求項2〜8のいずれか1つに記載の情報更新方法。 - 家電機器を活用したサービスを提供するサービス提供元に登録されているユーザの個人情報を更新する情報更新システムであって、
前記ユーザの所有する前記家電機器の操作日時を含む操作ログ情報に基づき、前記個人情報に関連する前記ユーザの生活様式の変化の有無を推定する変化推定部と、
前記ユーザの前記生活様式に変化が有ったと推定された場合、推定された時点から所定期間以内に前記個人情報の更新を求める更新要求を前記ユーザの情報処理端末に対して送信する通知部と、
を備える情報更新システム。 - 請求項1〜13のいずれか1つに記載された情報更新方法をコンピュータに実行させる情報更新プログラム。
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