JP2020177029A

JP2020177029A - Estimation device, estimation method, and estimation program

Info

Publication number: JP2020177029A
Application number: JP2020123419A
Authority: JP
Inventors: 孝太坪内; Kota Tsubouchi; 賢太郎西; Kentaro Nishi
Original assignee: Yahoo Japan Corp
Current assignee: Yahoo Japan Corp
Priority date: 2020-07-20
Filing date: 2020-07-20
Publication date: 2020-10-29

Abstract

To appropriately estimate timing at which a predetermined event has occurred.SOLUTION: An estimation device includes an acquisition part and an estimation part. The acquisition part obtains first information and second information which is detected at a higher frequency than that of the first information. The estimation part estimates timing of occurrence of a predetermined event on the basis of the first information and the second information. The acquisition part acquires the first information whose detection accuracy for the predetermined event is higher than that of the second information.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、推定装置、推定方法、及び推定プログラムに関する。 The present invention relates to an estimation device, an estimation method, and an estimation program.

従来、複数種類のデータを用いて所定の事象に関する推定を行う技術が提供されている。例えば、複数種類のセンサデータを用いて屋外屋内推定を行う技術が提供されている。 Conventionally, a technique for estimating a predetermined event using a plurality of types of data has been provided. For example, a technique for performing outdoor / indoor estimation using a plurality of types of sensor data is provided.

特開２０１３−２５３９２７号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2013-253927

しかしながら、上記の従来技術では、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができるとは限らない。例えば、屋内外のシームレスな軌跡の推定のために、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサにより高い頻度（短い間隔）で連続して位置情報を取得する場合、省電力について考慮はされていないため、電力消費が大きく、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することは難しい。 However, with the above-mentioned prior art, it is not always possible to appropriately estimate the timing at which a predetermined event occurs. For example, in the case of continuously acquiring position information with a high frequency (short interval) by a GPS (Global Positioning System) sensor for seamless estimation of indoor and outdoor trajectories, power saving is not considered, so power consumption. It consumes a lot and it is difficult to properly estimate the timing when a predetermined event occurs.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定する推定装置、推定方法、及び推定プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object of the present application is to provide an estimation device, an estimation method, and an estimation program for appropriately estimating the timing at which a predetermined event occurs.

本願に係る推定装置は、第１情報と、前記第１情報よりも高い頻度で検知される第２情報とを取得する取得部と、前記第１情報と前記第２情報に基づいて所定の事象が生じたタイミングを推定する推定部と、を備え、前記取得部は、前記所定の事象に対する検知精度が前記第２情報よりも高い前記第１情報を取得することを特徴とする。 The estimation device according to the present application has an acquisition unit that acquires first information and second information that is detected at a higher frequency than the first information, and a predetermined event based on the first information and the second information. The acquisition unit includes an estimation unit that estimates the timing at which the above occurs, and the acquisition unit acquires the first information whose detection accuracy for the predetermined event is higher than that of the second information.

第１の実施形態の一態様によれば、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができるという効果を奏する。 According to one aspect of the first embodiment, there is an effect that the timing at which a predetermined event occurs can be appropriately estimated.

図１は、第１の実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an example of estimation processing according to the first embodiment. 図２は、第１の実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a configuration example of the terminal device according to the first embodiment. 図３は、第１の実施形態に係る第１情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of a first information storage unit according to the first embodiment. 図４は、第１の実施形態に係る第２情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of a second information storage unit according to the first embodiment. 図５は、第１の実施形態に係る推定処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart showing an example of the estimation process according to the first embodiment. 図６は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of estimation processing according to a modified example. 図７は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of estimation processing according to a modified example. 図８は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing an example of estimation processing according to a modified example. 図９は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing an example of estimation processing according to a modified example. 図１０は、第２の実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of the estimation process according to the second embodiment. 図１１は、第２の実施形態に係る推定装置の構成例を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing a configuration example of the estimation device according to the second embodiment. 図１２は、第２の実施形態に係る第１情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 12 is a diagram showing an example of the first information storage unit according to the second embodiment. 図１３は、第２の実施形態に係る第２情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing an example of a second information storage unit according to the second embodiment. 図１４は、第２の実施形態に係る推定処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 14 is a flowchart showing an example of the estimation process according to the second embodiment. 図１５は、推定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。FIG. 15 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that realizes the function of the estimation device.

以下に、本願に係る推定装置、推定方法、及び推定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る推定装置、推定方法、及び推定プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, the estimation device, the estimation method, and the embodiment for implementing the estimation program (hereinafter referred to as “the embodiment”) according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. It should be noted that this embodiment does not limit the estimation device, estimation method, and estimation program according to the present application. Further, in each of the following embodiments, the same parts are designated by the same reference numerals, and duplicate description is omitted.

（第１の実施形態）
〔１．推定処理〕
まず、図１を用いて、第１の実施形態に係る推定処理の一例について説明する。図１は、第１の実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。本実施形態において、推定装置としての端末装置１０（図２参照）は、第１センサ１１１（図２参照）として、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサを用い、第２センサ１１２（図２参照）として、照度センサを用いて推定処理を行う。以下に示す例においては、第１センサ１１１が検知（センシング）する情報を第１情報とし、第２センサ１１２が検知（センシング）する情報を第２情報とする。 (First Embodiment)
[1. Estimate processing]
First, an example of the estimation process according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram showing an example of estimation processing according to the first embodiment. In the present embodiment, the terminal device 10 (see FIG. 2) as the estimation device uses a GPS (Global Positioning System) sensor as the first sensor 111 (see FIG. 2) and as the second sensor 112 (see FIG. 2). , Perform estimation processing using the illuminance sensor. In the example shown below, the information detected (sensing) by the first sensor 111 is the first information, and the information detected (sensing) by the second sensor 112 is the second information.

図１では、端末装置１０は、第１情報として、第１センサ１１１が検知する情報のうち、ＧＰＳにより検知される位置情報の精度（以下、「ＧＰＳ精度」とする）の情報を用いる。例えば、端末装置１０はＧＰＳ精度として誤差１０ｍや誤差１ｋｍ等の数値を検知するが、説明の簡単化のため、図１では、端末装置１０は、誤差が所定の数値以上である場合をＧＰＳ精度「低」とし、誤差が所定の数値未満である場合を「高」とする。すなわち、図１では、端末装置１０は、第１情報として、ＧＰＳ精度「低」とＧＰＳ精度「高」との２段階のいずれであるかを示す情報を用いる。端末装置１０は、連続する第１情報間の変化、すなわちＧＰＳ精度の変化を所定の事象の検知に用いる。 In FIG. 1, as the first information, the terminal device 10 uses the information of the accuracy of the position information detected by GPS (hereinafter, referred to as “GPS accuracy”) among the information detected by the first sensor 111. For example, the terminal device 10 detects a numerical value such as an error of 10 m or an error of 1 km as GPS accuracy, but for simplification of explanation, in FIG. 1, the terminal device 10 determines that the error is equal to or more than a predetermined value. It is defined as "low", and when the error is less than a predetermined value, it is defined as "high". That is, in FIG. 1, the terminal device 10 uses information indicating which of the two stages, GPS accuracy "low" and GPS accuracy "high", is used as the first information. The terminal device 10 uses a change between consecutive first pieces of information, that is, a change in GPS accuracy, to detect a predetermined event.

また、図１では、端末装置１０は、連続する第２情報間の変化、すなわち照度の変化を所定の事象の検知に用いる。例えば、端末装置１０は、連続する第２情報間の変化量（照度の変化量）が所定の閾値以上の場合、第２情報が変化したとする。なお、以下では、第２情報の変化を所定の事象に関する変化とする場合がある。 Further, in FIG. 1, the terminal device 10 uses a change between continuous second information, that is, a change in illuminance, to detect a predetermined event. For example, in the terminal device 10, when the amount of change between the continuous second information (the amount of change in illuminance) is equal to or greater than a predetermined threshold value, it is assumed that the second information has changed. In the following, the change in the second information may be a change related to a predetermined event.

また、第１センサ１１１の消費電力は、第２センサ１１２の消費電力より大きいものとする。すなわち、第１センサ１１１が第１情報の１回の検知に要する消費電力は、第２センサ１１２が第２情報の１回の検知に要する消費電力より大きいものとする。 Further, the power consumption of the first sensor 111 is larger than the power consumption of the second sensor 112. That is, the power consumption required for the first sensor 111 to detect the first information once is larger than the power consumption required for the second sensor 112 to detect the second information once.

端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、第１情報と第２情報とに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定する推定装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。 The terminal device 10 is an information processing device used by the user. The terminal device 10 is an estimation device that estimates the timing at which a predetermined event occurs based on the first information and the second information. The terminal device 10 is realized by, for example, a smartphone, a tablet terminal, a notebook PC (Personal Computer), a desktop PC, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like. In the following, the terminal device 10 may be referred to as a user. That is, in the following, the user can be read as the terminal device 10.

図１に示す例においては、端末装置１０が所定の事象が生じたタイミングとして、端末装置１０を所有するユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを、第１情報と第２情報とを用いて推定する場合を示す。すなわち、図１に示す例においては、ＧＰＳ精度はユーザが屋外から屋内へ移動した場合「高」から「低」へ変化するため、第１情報は検知精度の高い情報となる。また、照度はユーザが屋外から屋内へ移動した場合以外にも変化する場合があるため、第２情報は検知精度の低い情報となる。言い換えると、第１情報は、屋外から屋内へ移動したタイミングの推定においては、第２情報に比べて相対的に確度の高い情報となる。このように、端末装置１０は、所定の事象に対する検知精度が第２情報により高い第１情報を用いる。 In the example shown in FIG. 1, as the timing when a predetermined event occurs in the terminal device 10, the timing when the user who owns the terminal device 10 moves from the outdoors to the indoor is estimated by using the first information and the second information. The case to do is shown. That is, in the example shown in FIG. 1, the GPS accuracy changes from "high" to "low" when the user moves from outdoors to indoors, so that the first information is information with high detection accuracy. Further, since the illuminance may change other than when the user moves from the outdoors to the indoors, the second information is information with low detection accuracy. In other words, the first information is relatively more accurate than the second information in estimating the timing of moving from the outdoors to the indoors. As described above, the terminal device 10 uses the first information whose detection accuracy for a predetermined event is higher than that of the second information.

図１に示す地図情報ＭＰ１０は、ユーザが屋外にいるか、屋内にいるかを模式的に示す。また、地図情報ＭＰ１０において、端末装置１０（を所有するユーザ）の位置をユーザ位置ＵＬ１１〜ＵＬ１６により示す。なお、ユーザ位置ＵＬ１１〜ＵＬ１６を区別しない場合は、ユーザ位置ＵＬとする場合がある。また、地図情報ＭＰ１０では、屋外ＯＳ１０と屋内ＩＳ１０とは境界線ＢＤ１０により区切られる。すなわち、地図情報ＭＰ１０内において、ユーザ位置ＵＬが屋外ＯＳ１０（境界線ＢＤ１０の左側）に位置する場合、ユーザが屋外に位置し、ユーザ位置ＵＬが屋内ＩＳ１０（境界線ＢＤ１０の右側）に位置する場合、ユーザが屋内に位置することを示す。 The map information MP10 shown in FIG. 1 schematically indicates whether the user is outdoors or indoors. Further, in the map information MP10, the position of the terminal device 10 (the user who owns the terminal device 10) is indicated by the user positions UL11 to UL16. When the user positions UL11 to UL16 are not distinguished, the user position UL may be used. Further, in the map information MP10, the outdoor OS10 and the indoor IS10 are separated by the boundary line BD10. That is, in the map information MP10, when the user position UL is located on the outdoor OS10 (left side of the boundary line BD10), the user is located outdoors, and the user position UL is located on the indoor IS10 (right side of the boundary line BD10). , Indicates that the user is located indoors.

まず、図１に示す第１情報及び第２情報について説明する。図１に示す例において、第１情報は、所定の間隔（以下、「第１の間隔ＳＲ１」とする）で検知される。すなわち、第１センサ１１１は、第１の間隔ＳＲ１で第１情報を検知する。また、図１に示す例において、第２情報は、第１の間隔ＳＲ１よりも短い所定の間隔（以下、「第２の間隔ＳＲ２」とする）で検知される。すなわち、第２センサ１１２は、第２の間隔ＳＲ２で第２情報を検知する。なお、全てを図示することは省略するが、第２情報の横軸に沿って第２の間隔ＳＲ２で並ぶ縦棒は、全て第２情報ＳＤである。このように、端末装置１０においては、消費電力が大きい第１センサ１１１による第１情報の検知を、消費電力が小さい第２センサ１１２による第２情報の検知よりも長い間隔で行う。これにより、端末装置１０は、消費電力が大きい第１センサ１１１による第１情報の検知回数を抑制することができるため、消費電力の増大を抑制することができる。 First, the first information and the second information shown in FIG. 1 will be described. In the example shown in FIG. 1, the first information is detected at a predetermined interval (hereinafter, referred to as "first interval SR1"). That is, the first sensor 111 detects the first information at the first interval SR1. Further, in the example shown in FIG. 1, the second information is detected at a predetermined interval shorter than the first interval SR1 (hereinafter, referred to as "second interval SR2"). That is, the second sensor 112 detects the second information at the second interval SR2. Although not all of them are shown, the vertical bars arranged at the second interval SR2 along the horizontal axis of the second information are all the second information SD. As described above, in the terminal device 10, the detection of the first information by the first sensor 111 having a large power consumption is performed at a longer interval than the detection of the second information by the second sensor 112 having a small power consumption. As a result, the terminal device 10 can suppress the number of times the first information is detected by the first sensor 111, which consumes a large amount of power, and thus can suppress an increase in power consumption.

図１では、時刻ｔ１１において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ１１が検知され、第２センサ１１２により第２情報ＳＤ１が検知される。なお、第１情報ＦＤ１１〜ＦＤ１４を区別しない場合は、第１情報ＦＤとする場合がある。また、第２情報ＳＤ１、ＳＤ１１〜ＳＤ１３を区別しない場合は、第２情報ＳＤとする場合がある。また、図１における第１情報ＦＤや第２情報ＳＤは、時刻ｔにおける検知タイミングを示すものであり、第１情報ＦＤの長さや第２情報ＳＤの長さは、その情報の数値等を示すものではない。図１では、点線で図示された第１情報ＦＤ（例えば、第１情報ＦＤ１３）は、変化が検知された第１情報ＦＤを示し、実線で図示された第１情報ＦＤ（例えば、第１情報ＦＤ１１）は、変化が検知されなかった第１情報ＦＤを示す。また、図１では、点線で図示された第２情報ＳＤ（例えば、第２情報ＳＤ１１）は、変化が検知された第２情報ＳＤを示し、実線で図示された第２情報ＳＤ（例えば、第２情報ＳＤ１）は、変化が検知されなかった第２情報ＳＤを示す。 In FIG. 1, at time t11, the first information FD11 is detected by the first sensor 111, and the second information SD1 is detected by the second sensor 112. When the first information FD11 to FD14 are not distinguished, the first information FD may be used. Further, when the second information SD1 and SD11 to SD13 are not distinguished, the second information SD may be used. Further, the first information FD and the second information SD in FIG. 1 indicate the detection timing at the time t, and the length of the first information FD and the length of the second information SD indicate numerical values of the information and the like. It's not a thing. In FIG. 1, the first information FD (for example, the first information FD13) shown by the dotted line indicates the first information FD in which the change is detected, and the first information FD (for example, the first information) shown by the solid line is shown. FD11) indicates the first information FD in which no change was detected. Further, in FIG. 1, the second information SD (for example, the second information SD11) shown by the dotted line indicates the second information SD in which the change is detected, and the second information SD (for example, the second information SD) shown by the solid line is shown. 2 information SD1) indicates the second information SD in which no change was detected.

ここで、第１情報ＦＤ１１は、ＧＰＳ精度「高」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ１１において、第１情報ＦＤの変化なしとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ１１において、屋外から屋内への移動を非検知とする（ステップＳ１１）。また、第２情報ＳＤ１は、直前に検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値未満であるため、端末装置１０は、時刻ｔ１１において、第２情報ＳＤの変化なしとする。なお、地図情報ＭＰ１０に示すように、時刻ｔ１１におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ１１、すなわち屋外ＯＳ１０に位置する。 Here, since the first information FD 11 has a GPS accuracy of "high", the terminal device 10 assumes that the first information FD does not change at time t11. Therefore, the terminal device 10 does not detect the movement from the outdoor to the indoor at the time t11 (step S11). Further, since the amount of change from the second information SD detected immediately before the second information SD1 is less than a predetermined threshold value, the terminal device 10 assumes that the second information SD does not change at time t11. As shown in the map information MP10, the user at time t11 is located at the user position UL11, that is, the outdoor OS10.

その後、時刻ｔ１１から第１の間隔ＳＲ１が経過する前の時刻ｔ１１１において、第２センサ１１２により第２情報ＳＤ１１が検知される。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ１１が直前に検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報ＳＤの変化ありとする。上述したように、第２情報ＳＤは、屋外から屋内へ移動したタイミングの推定においては、第１情報ＦＤに比べて相対的に信頼度の低い情報である。そのため、端末装置１０は、第２情報ＳＤの変化のみでは、ユーザが屋外から屋内へ移動したと推定しない。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ１１１において第２情報ＳＤが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２（図２参照）に記憶する。なお、地図情報ＭＰ１０に示すように、時刻ｔ１１１におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ１２、すなわち屋外ＯＳ１０に位置する。 After that, at the time t111 before the first interval SR1 elapses from the time t11, the second information SD11 is detected by the second sensor 112. Then, the terminal device 10 considers that the second information SD has changed because the amount of change from the second information SD detected immediately before the second information SD 11 is equal to or greater than a predetermined threshold value. As described above, the second information SD is information having a relatively low reliability as compared with the first information FD in estimating the timing of moving from the outdoor to the indoor. Therefore, the terminal device 10 does not presume that the user has moved from the outdoor to the indoor only by the change of the second information SD. For example, the terminal device 10 stores information indicating that the second information SD has changed at time t111 in the second information storage unit 142 (see FIG. 2). As shown in the map information MP10, the user at the time t111 is located at the user position UL12, that is, the outdoor OS10.

その後、時刻ｔ１１から第１の間隔ＳＲ１が経過した時刻ｔ１２において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ１２が検知される。第１情報ＦＤ１２は、ＧＰＳ精度「高」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ１２において、第１情報ＦＤの変化なしとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ１２において、屋外から屋内への移動を非検知とする（ステップＳ１２）。なお、地図情報ＭＰ１０に示すように、時刻ｔ１２におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ１３、すなわち屋外ＯＳ１０に位置する。 After that, at the time t12 when the first interval SR1 elapses from the time t11, the first information FD12 is detected by the first sensor 111. Since the first information FD 12 has a GPS accuracy of "high", the terminal device 10 assumes that the first information FD does not change at time t12. Therefore, the terminal device 10 does not detect the movement from the outdoor to the indoor at the time t12 (step S12). As shown in the map information MP10, the user at time t12 is located at the user position UL13, that is, the outdoor OS10.

その後、時刻ｔ１２から第１の間隔ＳＲ１が経過する前の時刻ｔ１２１において、第２センサ１１２により第２情報ＳＤ１２が検知される。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ１２が直前に検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報ＳＤの変化ありとする。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ１２１において第２情報ＳＤが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。なお、地図情報ＭＰ１０に示すように、時刻ｔ１２１におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ１４、すなわち屋内ＩＳ１０に位置する。 After that, at the time t121 before the first interval SR1 elapses from the time t12, the second information SD12 is detected by the second sensor 112. Then, in the terminal device 10, since the amount of change from the second information SD detected immediately before the second information SD 12 is equal to or greater than a predetermined threshold value, it is assumed that the second information SD has changed. For example, the terminal device 10 stores information indicating that the second information SD has changed at time t121 in the second information storage unit 142. As shown in the map information MP10, the user at time t121 is located at the user position UL14, that is, the indoor IS10.

その後、時刻ｔ１２から第１の間隔ＳＲ１が経過した時刻ｔ１３において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ１３が検知される。第１情報ＦＤ１３は、ＧＰＳ精度「低」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ１３において、第１情報ＦＤの変化ありとする。具体的には、端末装置１０は、第１情報ＦＤ１２のＧＰＳ精度「高」から第１情報ＦＤ１３のＧＰＳ精度「低」へ第１情報ＦＤが変化しているため、時刻ｔ１３において、第１情報ＦＤの変化ありとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ１３において、屋外から屋内への移動を検知したとする（ステップＳ１３）。なお、地図情報ＭＰ１０に示すように、時刻ｔ１３におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ１５、すなわち屋内ＩＳ１０に位置する。 Then, at the time t13 when the first interval SR1 elapses from the time t12, the first information FD13 is detected by the first sensor 111. Since the first information FD 13 has a GPS accuracy of "low", the terminal device 10 assumes that the first information FD has changed at time t13. Specifically, in the terminal device 10, since the first information FD changes from the GPS accuracy "high" of the first information FD12 to the GPS accuracy "low" of the first information FD13, the first information at time t13. It is assumed that there is a change in FD. Therefore, it is assumed that the terminal device 10 detects the movement from the outdoor to the indoor at the time t13 (step S13). As shown in the map information MP10, the user at time t13 is located at the user position UL15, that is, the indoor IS10.

上述したように、第１情報ＦＤは、屋外から屋内へ移動したタイミングの推定においては、第２情報ＳＤに比べて相対的に信頼度の高い情報である。そのため、端末装置１０は、第１情報ＦＤの変化により、ユーザが屋外から屋内へ移動したと推定することができる。このように、端末装置１０は、第１情報に基づいて所定の事象の発生を推定する。しかし、第１情報は、第１の間隔ＳＲ１で第１センサ１１１により検知されるため、屋外から屋内へ移動したタイミングの推定としては、０〜第１の間隔ＳＲ１未満までの間での誤差が生じる。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ１３までにユーザが屋外から屋内へ移動したとして、その移動タイミングを時刻ｔ１３以前において検知された第２情報ＳＤを用いて行う。すなわち、端末装置１０は、時刻ｔ１３以前のいつの時点でユーザが屋外から屋内へ移動したかについて推定する遡及推定を行う（ステップＳ１４）。 As described above, the first information FD is information having a relatively high reliability as compared with the second information SD in estimating the timing of moving from the outdoor to the indoor. Therefore, the terminal device 10 can presume that the user has moved from the outdoors to the indoors due to the change in the first information FD. In this way, the terminal device 10 estimates the occurrence of a predetermined event based on the first information. However, since the first information is detected by the first sensor 111 at the first interval SR1, there is an error between 0 and less than the first interval SR1 in estimating the timing of moving from the outdoors to the indoors. Occurs. Therefore, assuming that the user has moved from the outdoors to the indoors by the time t13, the terminal device 10 uses the second information SD detected before the time t13 to perform the movement timing. That is, the terminal device 10 performs retroactive estimation to estimate when the user has moved from the outdoors to the indoors before the time t13 (step S14).

図１では、時刻ｔ１３以前における時刻ｔ１２１に検知された第２情報ＳＤ１２により、時刻ｔ１２１に第２情報ＳＤの変化ありとしている。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ１３以前における時刻ｔ１２１をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定する（ステップＳ１５）。このように、端末装置１０は、第２情報に基づいて所定の事象が生じたタイミングを推定する。これにより、端末装置１０は、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングの推定における誤差を、第２の間隔ＳＲ２未満まで小さくすることが可能となる。なお、端末装置１０は、時刻ｔ１３以前において第２情報ＳＤの変化が検知されていなかった場合、時刻ｔ１３をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定してもよい。 In FIG. 1, it is assumed that the second information SD is changed at the time t121 due to the second information SD12 detected at the time t121 before the time t13. Therefore, the terminal device 10 estimates that the time t121 before the time t13 is the time when the user moves from the outdoors to the indoors (step S15). In this way, the terminal device 10 estimates the timing at which a predetermined event occurs based on the second information. As a result, the terminal device 10 can reduce the error in estimating the timing when the user moves from the outdoor to the indoor to less than the second interval SR2. If the change in the second information SD is not detected before the time t13, the terminal device 10 may estimate the time t13 as the time when the user moves from the outdoors to the indoors.

その後、時刻ｔ１３から第１の間隔ＳＲ１が経過する前の時刻ｔ１３１において、第２センサ１１２により第２情報ＳＤ１３が検知される。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ１３が直前に検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報ＳＤの変化ありとする。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ１３１において第２情報ＳＤが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。なお、地図情報ＭＰ１０に示すように、時刻ｔ１３１におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ１６、すなわち屋内ＩＳ１０に位置する。 After that, at the time t131 before the first interval SR1 elapses from the time t13, the second information SD13 is detected by the second sensor 112. Then, the terminal device 10 considers that the second information SD has changed because the amount of change from the second information SD detected immediately before the second information SD 13 is equal to or greater than a predetermined threshold value. For example, the terminal device 10 stores information indicating that the second information SD has changed at time t131 in the second information storage unit 142. As shown in the map information MP10, the user at time t131 is located at the user position UL16, that is, the indoor IS10.

その後、時刻ｔ１３から第１の間隔ＳＲ１が経過した時刻ｔ１４において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ１４が検知される。第１情報ＦＤ１４は、ＧＰＳ精度「低」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ１４において、第１情報ＦＤの変化なしとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ１４において、屋外から屋内への移動を非検知とする。なお、地図情報ＭＰ１０に示すように、時刻ｔ１４におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ１６、すなわち屋内ＩＳ１０に位置する。 After that, the first information FD14 is detected by the first sensor 111 at the time t14 when the first interval SR1 elapses from the time t13. Since the first information FD 14 has a GPS accuracy of "low", the terminal device 10 assumes that the first information FD does not change at time t14. Therefore, the terminal device 10 does not detect the movement from the outdoor to the indoor at the time t14. As shown in the map information MP10, the user at time t14 is located at the user position UL16, that is, the indoor IS10.

上述したように、端末装置１０は、第１情報と第２情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミング、すなわち時刻の推定における誤差を第２の間隔ＳＲ２未満まで小さくすることができるため、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。これにより、端末装置１０は、第２情報を用いることにより、消費電力が大きい第１センサ１１１による第１情報の検知回数を抑制することができるため、消費電力の増大を抑制することができる。すなわち、端末装置１０は、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。 As described above, the terminal device 10 uses the first information and the second information to reduce the error in estimating the timing, that is, the time, when the user moves from the outdoors to the indoors to less than the second interval SR2. Therefore, it is possible to appropriately estimate the timing when the user moves from the outdoors to the indoors. As a result, the terminal device 10 can suppress the number of times the first information is detected by the first sensor 111, which consumes a large amount of power, by using the second information, so that the increase in power consumption can be suppressed. That is, the terminal device 10 can appropriately estimate the timing at which a predetermined event occurs.

なお、端末装置１０は、推定処理により推定したユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングをユーザのライフログとして用いてもよい。また、端末装置１０は、推定処理により推定したユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを外部の情報処理装置へ送信してもよい。この場合、外部の情報処理装置は、受信したユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングに関する情報に基づいて、所定の領域に位置するユーザ数の管理等に用いてもよい。例えば、外部の情報処理装置は、受信したユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングに関する情報を用いて、各領域に位置するユーザ数をヒートマップのように表示するサービスを提供してもよい。また、例えば、外部の情報処理装置は、受信したユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングに関する情報を入場管理に用いてもよい。また、例えば、外部の情報処理装置は、受信したユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングに関する情報を勤怠管理に用いてもよい。 The terminal device 10 may use the timing when the user estimated by the estimation process moves from the outside to the inside as the user's life log. Further, the terminal device 10 may transmit the timing when the user estimated by the estimation process moves from the outdoor to the indoor to an external information processing device. In this case, the external information processing device may be used for managing the number of users located in a predetermined area based on the information regarding the timing when the received user moves from the outdoor to the indoor. For example, the external information processing device may provide a service that displays the number of users located in each area like a heat map by using the information regarding the timing when the received user moves from the outdoor to the indoor. Further, for example, an external information processing device may use information regarding the timing when the receiving user moves from the outside to the inside for admission management. Further, for example, the external information processing device may use the information regarding the timing when the received user moves from the outdoors to the indoors for attendance management.

また、上記例においては、ユーザが利用する端末装置１０が推定処理を行う例を示したが、推定処理は端末装置１０から第１情報や第２情報を取得した外部の情報処理装置が行ってもよい。例えば、推定処理を実行する機能を有する推定装置１００（図１１参照）が端末装置１０から取得した第１情報や第２情報を用いて推定処理を行ってもよい。 Further, in the above example, an example in which the terminal device 10 used by the user performs the estimation process is shown, but the estimation process is performed by an external information processing device that has acquired the first information and the second information from the terminal device 10. May be good. For example, the estimation device 100 (see FIG. 11) having a function of executing the estimation process may perform the estimation process using the first information and the second information acquired from the terminal device 10.

〔２．端末装置の構成〕
次に、図２を用いて、第１の実施形態に係る端末装置１０の構成について説明する。図２は、第１の実施形態に係る端末装置１０の構成例を示す図である。図２に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、第１センサ１１１と、第２センサ１１２と、入力部１２と、出力部１３と、記憶部１４と、制御部１５とを有する。 [2. Terminal device configuration]
Next, the configuration of the terminal device 10 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram showing a configuration example of the terminal device 10 according to the first embodiment. As shown in FIG. 2, the terminal device 10 includes a communication unit 11, a first sensor 111, a second sensor 112, an input unit 12, an output unit 13, a storage unit 14, and a control unit 15. ..

（通信部１１）
通信部１１は、例えば、通信回路等によって実現される。そして、通信部１１は、図示しない所定の通信網と有線または無線で接続され、外部の情報処理装置との間で情報の送受信を行う。 (Communication unit 11)
The communication unit 11 is realized by, for example, a communication circuit or the like. Then, the communication unit 11 is connected to a predetermined communication network (not shown) by wire or wirelessly, and transmits / receives information to / from an external information processing device.

（第１センサ１１１）
第１センサ１１１は、所定の事象の発生の検知に用いる第１情報を検知する。例えば、第１センサ１１１は、端末装置１０外からの情報から第１情報を検知する。例えば、第１センサ１１１は、ＧＰＳセンサによって実現される。なお、第１センサ１１１は、複数であってもよい。なお、第１情報がセンサ以外により取得される場合、端末装置１０は、第１センサ１１１を有しなくてもよい。例えば、端末装置１０は、カメラ機能により撮像された画像情報を第１情報とする場合、第１センサ１１１に代えてカメラ（撮像部）を有してもよい。 (First sensor 111)
The first sensor 111 detects the first information used for detecting the occurrence of a predetermined event. For example, the first sensor 111 detects the first information from the information from outside the terminal device 10. For example, the first sensor 111 is realized by a GPS sensor. The number of first sensors 111 may be plural. When the first information is acquired by a device other than the sensor, the terminal device 10 does not have to have the first sensor 111. For example, when the image information captured by the camera function is used as the first information, the terminal device 10 may have a camera (imaging unit) instead of the first sensor 111.

（第２センサ１１２）
第２センサ１１２は、第２情報を検知する。例えば、第２情報を検知する。第１情報よりも高い頻度（短い間隔）で検知される情報であって、所定の事象に関する変化の検知に用いる情報である第２情報を検知する。例えば、第２センサ１１２は、端末装置１０外からの情報から第２情報を検知する。図２では、第２センサ１１２は、照度センサによって実現される。なお、第２センサ１１２は、第１情報よりも高い頻度で第２情報を検知（検知）するセンサであれば、どのようなセンサであってもよい。例えば、第２センサ１１２は、温度センサ、湿度センサ、心拍（脈拍）センサ、加速度センサ、発汗センサ、呼気（ガス）センサ、マイク、ビーコン等によって実現されてもよい。また、第２センサ１１２は、複数であってもよい。なお、第２情報がセンサ以外により取得される場合、端末装置１０は、第２センサ１１２を有しなくてもよい。例えば、端末装置１０は、入力部１２により受け付けられた入力情報を第２情報とする場合、第２センサ１１２を有しなくてもよい。なお、第１センサ１１１と第２センサ１１２とは、検知する頻度（間隔）の差異による概念的な区別を示しており、どのようなセンサが第１センサ１１１や第２センサ１１２とされてもよい。例えば第２センサ１１２がＧＰＳセンサであってもよい。 (Second sensor 112)
The second sensor 112 detects the second information. For example, the second information is detected. The second information, which is information detected at a higher frequency (shorter interval) than the first information and is used for detecting changes related to a predetermined event, is detected. For example, the second sensor 112 detects the second information from the information from outside the terminal device 10. In FIG. 2, the second sensor 112 is realized by an illuminance sensor. The second sensor 112 may be any sensor as long as it is a sensor that detects (detects) the second information at a higher frequency than the first information. For example, the second sensor 112 may be realized by a temperature sensor, a humidity sensor, a heartbeat (pulse) sensor, an acceleration sensor, a sweating sensor, an exhalation (gas) sensor, a microphone, a beacon, or the like. Further, the number of the second sensors 112 may be plural. When the second information is acquired by a device other than the sensor, the terminal device 10 does not have to have the second sensor 112. For example, the terminal device 10 does not have to have the second sensor 112 when the input information received by the input unit 12 is used as the second information. The first sensor 111 and the second sensor 112 show a conceptual distinction based on the difference in the detection frequency (interval), and no matter what kind of sensor is used as the first sensor 111 or the second sensor 112. Good. For example, the second sensor 112 may be a GPS sensor.

（入力部１２）
入力部１２は、ユーザから各種操作が入力される。例えば、入力部１２は、タッチパネル機能により表示面（例えば出力部１３）を介してユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１２は、端末装置１０に設けられたボタンや、端末装置１０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。 (Input unit 12)
Various operations are input from the user to the input unit 12. For example, the input unit 12 may receive various operations from the user via the display surface (for example, the output unit 13) by the touch panel function. Further, the input unit 12 may accept various operations from the buttons provided on the terminal device 10 and the keyboard and mouse connected to the terminal device 10.

（出力部１３）
出力部１３は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。 (Output unit 13)
The output unit 13 is a display screen of a tablet terminal or the like realized by, for example, a liquid crystal display or an organic EL (Electro-Luminescence) display, and is a display device for displaying various information.

（記憶部１４）
記憶部１４は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１４は、例えば、端末装置１０にインストールされているアプリケーションに関する情報、例えばプログラム等を記憶する。 (Memory unit 14)
The storage unit 14 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory (Flash Memory), or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 14 stores, for example, information about an application installed in the terminal device 10, such as a program.

（第１情報記憶部１４１）
第１の実施形態に係る第１情報記憶部１４１は、第１情報を記憶する。例えば、第１情報記憶部１４１は、第１センサ１１１により検知された第１情報を記憶する。図３には、第１情報記憶部１４１に記憶される第１情報の一例を示す。図３に示すように、第１情報記憶部１４１は、第１情報として、「第１情報ＩＤ」、「検知時刻」、「精度」、「位置情報」、「変化」・・・といった項目を有する。 (1st information storage unit 141)
The first information storage unit 141 according to the first embodiment stores the first information. For example, the first information storage unit 141 stores the first information detected by the first sensor 111. FIG. 3 shows an example of the first information stored in the first information storage unit 141. As shown in FIG. 3, the first information storage unit 141 stores items such as "first information ID", "detection time", "accuracy", "position information", "change", etc. as the first information. Have.

「第１情報ＩＤ」は、第１情報を識別するための識別情報を示す。「検知時刻」は、対応する第１情報ＩＤにより識別される第１情報が検知された時刻を示す。また、「精度」は、対応する第１情報ＩＤにより識別される第１情報が検知した際のＧＰＳ精度を示す。「位置情報」は、対応する第１情報ＩＤにより識別される第１情報に対応する位置情報を示す。また、「変化」は、対応する第１情報ＩＤにより識別される第１情報により第１情報の変化があったかを示す。 The "first information ID" indicates identification information for identifying the first information. The “detection time” indicates the time when the first information identified by the corresponding first information ID is detected. Further, "accuracy" indicates GPS accuracy when the first information identified by the corresponding first information ID is detected. “Position information” indicates the position information corresponding to the first information identified by the corresponding first information ID. Further, "change" indicates whether or not the first information has been changed by the first information identified by the corresponding first information ID.

例えば、図３に示す例において、第１情報ＩＤ「ＦＤ１１」により識別される第１情報（図１中の「第１情報ＦＤ１１」に対応）は、検知時刻「ｔ１１」に検知されたことを示す。また、第１情報ＩＤ「ＦＤ１１」により識別される第１情報の「精度」は、ＧＰＳ精度「高」であることを示す。また、第１情報ＩＤ「ＦＤ１１」により識別される第１情報に対応する位置情報は、「ＤＬ１１」であることを示す。また、第１情報ＩＤ「ＦＤ１１」により識別される第１情報においては、第１情報の変化はなかったことを示す。 For example, in the example shown in FIG. 3, the first information identified by the first information ID "FD11" (corresponding to the "first information FD11" in FIG. 1) was detected at the detection time "t11". Shown. Further, the "accuracy" of the first information identified by the first information ID "FD11" indicates that the GPS accuracy is "high". Further, it is shown that the position information corresponding to the first information identified by the first information ID "FD11" is "DL11". Further, in the first information identified by the first information ID "FD11", it is shown that the first information has not changed.

また、例えば、図３に示す例において、第１情報ＩＤ「ＦＤ１３」により識別される第１情報（図１中の「第１情報ＦＤ１３」に対応）は、検知時刻「ｔ１３」に検知されたことを示す。また、第１情報ＩＤ「ＦＤ１３」により識別される第１情報の「精度」は、ＧＰＳ精度「低」であることを示す。また、第１情報ＩＤ「ＦＤ１３」により識別される第１情報に対応する位置情報は、「ＤＬ１３」であることを示す。また、第１情報ＩＤ「ＦＤ１３」により識別される第１情報においては、第１情報の変化はあったことを示す。 Further, for example, in the example shown in FIG. 3, the first information identified by the first information ID “FD13” (corresponding to the “first information FD13” in FIG. 1) was detected at the detection time “t13”. Show that. Further, the "accuracy" of the first information identified by the first information ID "FD13" indicates that the GPS accuracy is "low". Further, it is shown that the position information corresponding to the first information identified by the first information ID "FD13" is "DL13". Further, in the first information identified by the first information ID "FD13", it is shown that the first information has changed.

なお、第１情報記憶部１４１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、第１情報記憶部１４１は、精度に関する具体的な数値を記憶してもよい。 The first information storage unit 141 is not limited to the above, and may store various information depending on the purpose. For example, the first information storage unit 141 may store a specific numerical value related to accuracy.

（第２情報記憶部１４２）
第１の実施形態に係る第２情報記憶部１４２は、第２情報を記憶する。例えば、第２情報記憶部１４２は、第２センサ１１２により検知された第２情報を記憶する。図４には、第２情報記憶部１４２に記憶される第２情報の一例を示す。図４に示すように、第２情報記憶部１４２は、第２情報として、「第２情報ＩＤ」、「検知時刻」、「照度」、「変化量」、「変化」・・・といった項目を有する。 (2nd information storage unit 142)
The second information storage unit 142 according to the first embodiment stores the second information. For example, the second information storage unit 142 stores the second information detected by the second sensor 112. FIG. 4 shows an example of the second information stored in the second information storage unit 142. As shown in FIG. 4, the second information storage unit 142 displays items such as "second information ID", "detection time", "illuminance", "change amount", "change", etc. as the second information. Have.

「第２情報ＩＤ」は、第２情報を識別するための識別情報を示す。「検知時刻」は、対応する第２情報ＩＤにより識別される第２情報が検知された時刻を示す。また、「照度」は、対応する第２情報ＩＤにより識別される第２情報である照度の値を示す。「変化量」は、対応する第２情報ＩＤにより識別される第２情報における変化量を示す。例えば、「変化量」は、対応する第２情報ＩＤにより識別される第２情報の直前に検知された第２情報ＳＤからの変化量を示す。例えば、第２情報ＩＤ「ＳＤ１２２」により識別される第２情報における変化量は、第２情報ＩＤ「ＳＤ１２２」により識別される第２情報の検知された第２情報ＩＤ「ＳＤ１２」により識別される第２情報の照度「ＩＬ１２」と、第２情報ＩＤ「ＳＤ１２２」により識別される第２情報の照度「ＩＬ１２」との差分「０」となる。また、「変化」は、対応する第２情報ＩＤにより識別される第２情報により第２情報の変化があったかを示す。 The "second information ID" indicates identification information for identifying the second information. The “detection time” indicates the time when the second information identified by the corresponding second information ID is detected. Further, "illuminance" indicates a value of illuminance which is the second information identified by the corresponding second information ID. The "change amount" indicates the change amount in the second information identified by the corresponding second information ID. For example, "change amount" indicates the change amount from the second information SD detected immediately before the second information identified by the corresponding second information ID. For example, the amount of change in the second information identified by the second information ID "SD122" is identified by the detected second information ID "SD12" of the second information identified by the second information ID "SD122". The difference between the illuminance "IL12" of the second information and the illuminance "IL12" of the second information identified by the second information ID "SD122" is "0". Further, "change" indicates whether or not the second information has been changed by the second information identified by the corresponding second information ID.

例えば、図４に示す例において、第２情報ＩＤ「ＳＤ１」により識別される第２情報（図１中の「第２情報ＳＤ１」に対応）は、検知時刻「ｔ１１」に検知されたことを示す。また、第２情報ＩＤ「ＳＤ１」により識別される第２情報の「照度」は、「ＩＬ１」であることを示す。また、第２情報ＩＤ「ＳＤ１」により識別される第２情報における変化量は、「ＡＭ１」であることを示す。また、第２情報ＩＤ「ＳＤ１」により識別される第２情報においては、第２情報の変化はなかったことを示す。 For example, in the example shown in FIG. 4, the second information identified by the second information ID “SD1” (corresponding to the “second information SD1” in FIG. 1) was detected at the detection time “t11”. Shown. Further, the "illuminance" of the second information identified by the second information ID "SD1" indicates that it is "IL1". Further, it is shown that the amount of change in the second information identified by the second information ID "SD1" is "AM1". Further, in the second information identified by the second information ID "SD1", it is shown that the second information has not changed.

また、例えば、図４に示す例において、第２情報ＩＤ「ＳＤ１１」により識別される第２情報（図１中の「第２情報ＳＤ１１」に対応）は、検知時刻「ｔ１１１」に検知されたことを示す。また、第２情報ＩＤ「ＳＤ１１」により識別される第２情報の「照度」は、「ＩＬ１１」であることを示す。また、第２情報ＩＤ「ＳＤ１１」により識別される第２情報における変化量は、「ＡＭ１１」であることを示す。また、第２情報ＩＤ「ＳＤ１１」により識別される第２情報においては、第２情報の変化があったことを示す。 Further, for example, in the example shown in FIG. 4, the second information identified by the second information ID “SD11” (corresponding to the “second information SD11” in FIG. 1) was detected at the detection time “t111”. Show that. Further, the "illuminance" of the second information identified by the second information ID "SD11" indicates that it is "IL11". Further, it is shown that the amount of change in the second information identified by the second information ID "SD11" is "AM11". Further, in the second information identified by the second information ID "SD11", it indicates that the second information has changed.

なお、第２情報記憶部１４２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。 The second information storage unit 142 is not limited to the above, and may store various information depending on the purpose.

（制御部１５）
制御部１５は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、端末装置１０内部の記憶部１４などの記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムは、推定処理を行うアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部１５は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。 (Control unit 15)
In the control unit 15, for example, various programs stored in a storage device such as a storage unit 14 inside the terminal device 10 are executed by a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), or the like using the RAM as a work area. It is realized by. For example, these various programs include programs of applications that perform estimation processing. Further, the control unit 15 is realized by, for example, an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).

図２に示すように、制御部１５は、取得部１５１と、推定部１５２と、送信部１５３と、表示部１５４とを有し、以下に説明する推定処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１５の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する推定処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１５が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。 As shown in FIG. 2, the control unit 15 includes an acquisition unit 151, an estimation unit 152, a transmission unit 153, and a display unit 154, and realizes or executes the function or operation of the estimation process described below. .. The internal configuration of the control unit 15 is not limited to the configuration shown in FIG. 2, and may be any other configuration as long as it performs the estimation process described later. Further, the connection relationship of each processing unit included in the control unit 15 is not limited to the connection relationship shown in FIG. 2, and may be another connection relationship.

（取得部１５１）
取得部１５１は、第１情報と、前記第１情報よりも高い頻度で検知される第２情報とを取得する。例えば、取得部１５１は、所定の事象の検知に用いる第１情報と、第１情報よりも高い頻度で検知される情報であって、所定の事象に関する変化の検知に用いる情報である第２情報とを取得する。例えば、取得部１５１は、所定の事象に対する検知精度が第２情報により高い第１情報を取得する。また、例えば、取得部１５１は、所定のセンサにより検知された第１情報と、所定のセンサ以外のセンサにより検知された第２情報を取得する。例えば、取得部１５１は、ＧＰＳセンサにより検知された位置情報の精度を示す第１情報と、ＧＰＳセンサ以外のセンサにより検知された第２情報とを取得する。例えば、取得部１５１は、第１センサ１１１から第１情報を取得する。また、例えば、取得部１５１は、第２センサ１１２から第２情報を取得する。例えば、取得部１５１は、第１センサ１１１から取得した第１情報を第１情報記憶部１４１に格納してもよい。また、例えば、取得部１５１は、第２センサ１１２から取得した第２情報を第２情報記憶部１４２に格納してもよい。また、取得部１５１は、外部の情報処理装置から種々の情報を取得してもよい。例えば、取得部１５１は、外部の情報処理装置から第１情報を取得してもよい。また、例えば、取得部１５１は、外部の情報処理装置から第２情報を取得してもよい。 (Acquisition unit 151)
The acquisition unit 151 acquires the first information and the second information detected at a higher frequency than the first information. For example, the acquisition unit 151 is the first information used for detecting a predetermined event and the second information which is the information detected more frequently than the first information and is the information used for detecting the change related to the predetermined event. And get. For example, the acquisition unit 151 acquires the first information whose detection accuracy for a predetermined event is higher than that of the second information. Further, for example, the acquisition unit 151 acquires the first information detected by a predetermined sensor and the second information detected by a sensor other than the predetermined sensor. For example, the acquisition unit 151 acquires the first information indicating the accuracy of the position information detected by the GPS sensor and the second information detected by a sensor other than the GPS sensor. For example, the acquisition unit 151 acquires the first information from the first sensor 111. Further, for example, the acquisition unit 151 acquires the second information from the second sensor 112. For example, the acquisition unit 151 may store the first information acquired from the first sensor 111 in the first information storage unit 141. Further, for example, the acquisition unit 151 may store the second information acquired from the second sensor 112 in the second information storage unit 142. Further, the acquisition unit 151 may acquire various information from an external information processing device. For example, the acquisition unit 151 may acquire the first information from an external information processing device. Further, for example, the acquisition unit 151 may acquire the second information from an external information processing device.

また、取得部１５１は、所定の事象の検知に用いる複数種類の第２情報を取得する。例えば、取得部１５１は、所定の事象に関する変化の検知に用いる複数種類の第２情報を取得してもよい。例えば、取得部１５１は、ユーザが屋外から屋内への移動の検知に用いる複数種類の第２情報を複数の第２センサ１１２から取得してもよい。この場合、端末装置１０は、複数種類の第２センサ１１２を有する。 In addition, the acquisition unit 151 acquires a plurality of types of second information used for detecting a predetermined event. For example, the acquisition unit 151 may acquire a plurality of types of second information used for detecting a change related to a predetermined event. For example, the acquisition unit 151 may acquire a plurality of types of second information used by the user for detecting the movement from the outdoors to the indoors from the plurality of second sensors 112. In this case, the terminal device 10 has a plurality of types of second sensors 112.

（推定部１５２）
推定部１５２は、第１情報と第２情報とに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定する。具体的には、推定部１５２は、第１情報に基づいて所定の事象の発生を推定し、第２情報に基づいて所定の事象が生じたタイミングを推定する。図１では、推定部１５２は、所定の事象が生じたタイミングとして、端末装置１０を所有するユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを、第１情報と第２情報とを用いて推定する。 (Estimation unit 152)
The estimation unit 152 estimates the timing at which a predetermined event occurs based on the first information and the second information. Specifically, the estimation unit 152 estimates the occurrence of a predetermined event based on the first information, and estimates the timing at which the predetermined event occurs based on the second information. In FIG. 1, the estimation unit 152 estimates the timing when the user who owns the terminal device 10 moves from the outdoor to the indoor as the timing when a predetermined event occurs, using the first information and the second information.

また、推定部１５２は、第１情報により所定の事象が検知されたタイミング以前において、第２情報により所定の事象が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。例えば、推定部１５２は、第１情報により所定の事象が検知されたタイミング以前において、第２情報により所定の事象に関する変化が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。例えば、推定部１５２は、第１情報によりユーザが屋外から屋内へ移動したと検知されたタイミング以前において、第２情報によりユーザが屋外から屋内への移動が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。図１では、推定部１５２は、第１情報によりユーザが屋外から屋内へ移動したと検知されたタイミングである時刻ｔ１３以前において、第２情報によりユーザが屋外から屋内への移動が検知されたタイミングである時刻ｔ１２１をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定する。 Further, the estimation unit 152 estimates the timing when the predetermined event is detected by the second information as the timing when the predetermined event occurs before the timing when the predetermined event is detected by the first information. For example, the estimation unit 152 estimates the timing at which a change related to a predetermined event is detected by the second information as the timing at which the predetermined event occurs before the timing when the predetermined event is detected by the first information. For example, the estimation unit 152 causes a predetermined event at the timing when the user is detected to move from the outdoor to the indoor by the second information before the timing when the user is detected to move from the outdoor to the indoor by the first information. Estimate as the timing. In FIG. 1, the estimation unit 152 determines the timing when the user is detected to move from the outdoor to the indoor by the second information before the time t13, which is the timing when the user is detected to move from the outdoor to the indoor by the first information. It is estimated that the time t121 is the time when the user moves from the outdoors to the indoors.

また、推定部１５２は、第１情報により所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、第２情報により所定の事象が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。例えば、推定部１５２は、第１情報により所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、第２情報により所定の事象に関する変化が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。例えば、推定部１５２は、第１情報によりユーザが屋外から屋内へ移動したと検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、第２情報によりユーザが屋外から屋内への移動に関する変化が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。図１では、推定部１５２は、第１情報によりユーザが屋外から屋内へ移動したと検知されたタイミングである時刻ｔ１３と当該タイミング以前の検知タイミングである時刻ｔ１２との間において、第２情報によりユーザが屋外から屋内への移動に関する変化が検知されたタイミングである時刻ｔ１２１をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定する。 In addition, the estimation unit 152 causes a predetermined event at a timing when a predetermined event is detected by the second information between the timing when the predetermined event is detected by the first information and the detection timing before the timing. Estimate as timing. For example, the estimation unit 152 sets the timing at which a change related to a predetermined event is detected by the second information between the timing at which the predetermined event is detected by the first information and the detection timing before the timing by the predetermined event. Estimate as the timing of occurrence. For example, the estimation unit 152 changes the change in the movement of the user from the outdoor to the indoor by the second information between the timing when the user is detected to move from the outdoor to the indoor by the first information and the detection timing before the timing. Is estimated as the timing at which a predetermined event occurs. In FIG. 1, the estimation unit 152 uses the second information between the time t13, which is the timing when the user is detected to move from the outdoor to the indoor by the first information, and the time t12, which is the detection timing before the timing. It is estimated that the time t121, which is the timing at which the change in the movement from the outdoor to the indoor is detected by the user, is the time when the user moves from the outdoor to the indoor.

推定部１５２は、第１情報により所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、第２情報により所定の事象が検知されたタイミングのうち、第２情報の変化の大きさに基づいて選択されるタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。また、推定部１５２は、所定の事象が生じたタイミングにおける第２情報を用いた学習により、所定の事象が生じたタイミングを推定してもよい。この場合、推定部１５２は、所定の事象が生じたタイミングにおける第２情報を用いた学習結果に基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定してもよい。例えば、推定部１５２は、第２情報により所定の事象が生じたと推定されたタイミング以前における第２情報の変化のパターンを学習することにより生成したモデルを用いて、所定の事象が生じたタイミングを推定してもよい。 The estimation unit 152 changes the change of the second information among the timings when the predetermined event is detected by the second information between the timing when the predetermined event is detected by the first information and the detection timing before the timing. The timing selected based on the magnitude is estimated as the timing when a predetermined event occurs. Further, the estimation unit 152 may estimate the timing when the predetermined event occurs by learning using the second information at the timing when the predetermined event occurs. In this case, the estimation unit 152 may estimate the timing when the predetermined event occurs based on the learning result using the second information at the timing when the predetermined event occurs. For example, the estimation unit 152 uses a model generated by learning the pattern of change of the second information before the timing when the predetermined event is estimated to have occurred by the second information, and determines the timing when the predetermined event occurs. You may estimate.

また、推定部１５２は、第２情報により所定の事象が検知された場合に、第１情報を検知するセンサに第１情報を検知させてもよい。例えば、推定部１５２は、第２情報により所定の事象が検知された場合に、第１情報を検知する第１センサ１１１に第１情報を検知させてもよい。 Further, the estimation unit 152 may cause the sensor that detects the first information to detect the first information when a predetermined event is detected by the second information. For example, the estimation unit 152 may cause the first sensor 111, which detects the first information, to detect the first information when a predetermined event is detected by the second information.

また、推定部１５２は、複数種類の第２情報のうち、所定数以上の第２情報により所定の事象が検知されたタイミングに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定してもよい。また、推定部１５２は、複数種類の第２情報の各々により所定の事象が検知された複数のタイミングのうち、第２情報の変化の大きさに基づいて選択されるタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定してもよい。また、推定部１５２は、複数種類の第２情報の各々の重みと変化の大きさとに基づいて選択されるタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定してもよい。例えば、推定部１５２は、複数種類の第２情報の各々の重みと変化の大きさとを乗じて算出されるスコアに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定してもよい。また、例えば、推定部１５２は、複数種類の第２情報の各々の重みと変化の大きさとを乗じて算出されるスコアの合計が所定の閾値以上になったタイミングを、所定の事象が生じたタイミングとして推定してもよい。なお、これらの点についての詳細は後述する。 Further, the estimation unit 152 may estimate the timing at which the predetermined event occurs based on the timing at which the predetermined event is detected by the predetermined number or more of the second information among the plurality of types of the second information. Further, the estimation unit 152 causes a predetermined event to be selected based on the magnitude of the change in the second information among a plurality of timings in which a predetermined event is detected by each of the plurality of types of second information. It may be estimated as the timing. Further, the estimation unit 152 may estimate the timing selected based on the weight of each of the plurality of types of second information and the magnitude of the change as the timing at which a predetermined event occurs. For example, the estimation unit 152 may estimate the timing at which a predetermined event occurs based on the score calculated by multiplying the weight of each of the plurality of types of second information and the magnitude of the change. Further, for example, the estimation unit 152 causes a predetermined event at a timing when the total score calculated by multiplying the weight of each of the plurality of types of second information and the magnitude of the change becomes equal to or higher than a predetermined threshold value. It may be estimated as the timing. The details of these points will be described later.

（送信部１５３）
送信部１５３は、外部の情報処理装置へ種々の情報を送信する。送信部１５３は、入力部１２により入力されたユーザ操作に従って、外部の情報処理装置へ種々の情報を送信してもよい。また、送信部１５３は、推定部１５２により推定された所定の事象が生じたタイミングに関する情報を外部の情報処理装置へ送信してもよい。 (Transmission unit 153)
The transmission unit 153 transmits various information to an external information processing device. The transmission unit 153 may transmit various information to an external information processing device according to the user operation input by the input unit 12. Further, the transmission unit 153 may transmit information regarding the timing at which a predetermined event estimated by the estimation unit 152 occurs to an external information processing device.

（表示部１５４）
表示部１５４は、出力部１３を介して各種情報を表示する。例えば、表示部１５４は、推定処理を行うかどうかをユーザに確認する画面を表示してもよい。また、例えば、表示部１５４は、推定部１５２により推定された所定の事象が生じたタイミングに関する情報を外部の情報処理装置へ送信してよいかをユーザに確認する画面を表示してもよい。 (Display unit 154)
The display unit 154 displays various information via the output unit 13. For example, the display unit 154 may display a screen for asking the user whether or not to perform the estimation process. Further, for example, the display unit 154 may display a screen for asking the user whether or not information regarding the timing at which a predetermined event estimated by the estimation unit 152 has occurred may be transmitted to an external information processing device.

なお、上述した制御部１５による推定処理等の処理は、所定のアプリケーションにより行われる場合、制御部１５の各部は、例えば、所定のアプリケーションにより実現されてもよい。例えば、制御部１５による推定処理等の処理は、外部の情報処理装置から受信した制御情報により実現されてもよい。また、端末装置１０が推定処理を行う専用装置である場合、端末装置１０は、入力部１２や出力部１３や表示部１５４を有しなくもよい。 When the above-mentioned processing such as estimation processing by the control unit 15 is performed by a predetermined application, each unit of the control unit 15 may be realized by, for example, a predetermined application. For example, processing such as estimation processing by the control unit 15 may be realized by control information received from an external information processing device. Further, when the terminal device 10 is a dedicated device that performs estimation processing, the terminal device 10 does not have to have an input unit 12, an output unit 13, and a display unit 154.

〔３．推定処理のフロー〕
次に、図５を用いて、第１の実施形態に係る端末装置１０による推定処理の手順について説明する。図５は、第１の実施形態に係る端末装置１０による推定処理手順を示すフローチャートである。 [3. Estimate processing flow]
Next, the procedure of the estimation process by the terminal device 10 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a flowchart showing an estimation processing procedure by the terminal device 10 according to the first embodiment.

図５に示すように、端末装置１０は、第１情報に変化があるかを判定する（ステップＳ１０１）。例えば、端末装置１０は、第１センサ１１１により検知された第１情報に変化が有るかを判定する。そして、端末装置１０は、第１情報に変化がない場合（ステップＳ１０１：Ｎｏ）、ステップＳ１０１の処理を繰り返す。 As shown in FIG. 5, the terminal device 10 determines whether or not there is a change in the first information (step S101). For example, the terminal device 10 determines whether or not there is a change in the first information detected by the first sensor 111. Then, when there is no change in the first information (step S101: No), the terminal device 10 repeats the process of step S101.

一方、端末装置１０は、第１情報に変化があった場合（ステップＳ１０１：Ｙｅｓ）、変化有の第１情報の検知時刻以前に変化が検知された第２情報を特定する（ステップＳ１０２）。つまり、端末装置１０は、第１情報に変化があった場合、所定の事象が発生した、すなわちユーザが屋外から屋内へ移動したと推定する。図１では、端末装置１０は、第１情報によりユーザが屋外から屋内へ移動したと検知された時刻ｔ１３以前において、第２情報によりユーザが屋外から屋内への移動に関する変化が検知された第２情報を特定する。 On the other hand, when there is a change in the first information (step S101: Yes), the terminal device 10 identifies the second information in which the change is detected before the detection time of the first information with the change (step S102). That is, when the first information is changed, the terminal device 10 presumes that a predetermined event has occurred, that is, the user has moved from the outdoors to the indoors. In FIG. 1, in the terminal device 10, before the time t13 when the user is detected to move from the outdoor to the indoor by the first information, the change related to the movement of the user from the outdoor to the indoor is detected by the second information. Identify the information.

その後、端末装置１０は、変化有の第２情報の検知時刻をユーザが屋内へ移動した時刻と推定する（ステップＳ１０３）。図１では、端末装置１０は、変化があった第２情報が検知された時刻ｔ１２１を屋内へ移動した時刻と推定する。 After that, the terminal device 10 estimates that the detection time of the second information with change is the time when the user moves indoors (step S103). In FIG. 1, the terminal device 10 estimates that the time t121 when the second information that has changed is detected is the time when the terminal device 10 moves indoors.

〔４．変形例〕
上述した第１の実施形態に係る端末装置１０は、上記の推定処理に限らず、種々の情報や条件に基づいて推定処理を行ってもよい。そこで、以下では、端末装置１０の他の推定処理について説明する。 [4. Modification example]
The terminal device 10 according to the first embodiment described above is not limited to the above estimation process, and may perform the estimation process based on various information and conditions. Therefore, in the following, another estimation process of the terminal device 10 will be described.

〔４−１．第２情報の値に基づく推定処理〕
図１では、第１情報による検知タイミングである時刻ｔ１３と当該タイミング以前の検知タイミングである時刻ｔ１２との間において、時刻ｔ１２１において１度だけ第２情報によりユーザが屋外から屋内への移動に関する変化が検知されたタイミングである場合を示した。しかしながら、例えば、端末装置１０は、第１情報による検知タイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間（以下、「第１期間」とする場合がある）において、第２情報によりユーザが屋外から屋内への移動に関する変化が複数回検知された場合、第２情報の値に基づいて推定処理を行ってもよい。この点について、図６を用いて説明する。図６は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。なお、図６では、点線で図示された第１情報ＦＤ（例えば、第１情報ＦＤ２３）は、変化が検知された第１情報ＦＤを示し、実線で図示された第１情報ＦＤ（例えば、第１情報ＦＤ２１）は、変化が検知されなかった第１情報ＦＤを示す。また、図６では、点線で図示された第２情報ＳＤ（例えば、第２情報ＳＤ２１）は、変化が検知された第２情報ＳＤを示し、実線で図示された第２情報ＳＤは、変化が検知されなかった第２情報ＳＤを示す。 [4-1. Estimate processing based on the value of the second information]
In FIG. 1, between the time t13 which is the detection timing by the first information and the time t12 which is the detection timing before the timing, the change regarding the movement of the user from the outdoor to the indoor by the second information only once at the time t121. Is the timing at which is detected. However, for example, in the terminal device 10, the user can move from outdoors to indoors by the second information between the detection timing by the first information and the detection timing before the timing (hereinafter, may be referred to as the "first period"). When the change related to the movement to is detected a plurality of times, the estimation process may be performed based on the value of the second information. This point will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a diagram showing an example of estimation processing according to a modified example. In FIG. 6, the first information FD (for example, the first information FD23) shown by the dotted line indicates the first information FD in which the change is detected, and the first information FD (for example, the first information FD) shown by the solid line is shown. 1 information FD21) indicates the first information FD in which no change was detected. Further, in FIG. 6, the second information SD (for example, the second information SD21) shown by the dotted line indicates the second information SD in which the change is detected, and the second information SD shown by the solid line shows the change. The second information SD that was not detected is shown.

図６では、時刻ｔ２１において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ２１が検知される。なお、第１情報ＦＤ２１〜ＦＤ２４を区別しない場合は、第１情報ＦＤとする場合がある。また、第２情報ＳＤ２１、ＳＤ２２を区別しない場合は、第２情報ＳＤとする場合がある。また、図１における第１情報ＦＤや第２情報ＳＤは、時刻ｔにおける検知タイミングを示すものであり、第１情報ＦＤの長さや第２情報ＳＤの長さは、その情報の数値等を示すものではない。なお、第１情報ＦＤ２１は、ＧＰＳ精度「高」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ２１において、第１情報ＦＤの変化なしとする。 In FIG. 6, at time t21, the first information FD21 is detected by the first sensor 111. When the first information FD21 to FD24 are not distinguished, the first information FD may be used. Further, when the second information SD21 and SD22 are not distinguished, the second information SD may be used. Further, the first information FD and the second information SD in FIG. 1 indicate the detection timing at the time t, and the length of the first information FD and the length of the second information SD indicate numerical values of the information and the like. It's not a thing. Since the first information FD 21 has a GPS accuracy of "high", the terminal device 10 assumes that the first information FD does not change at time t21.

その後、時刻ｔ２２において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ２２が検知される。第１情報ＦＤ２２は、ＧＰＳ精度「高」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ２２において、第１情報ＦＤの変化なしとする。 Then, at time t22, the first information FD22 is detected by the first sensor 111. Since the first information FD 22 has a GPS accuracy of "high", the terminal device 10 assumes that the first information FD does not change at time t22.

その後、時刻ｔ２２以降の時刻ｔ２２１において、第２センサ１１２により第２情報ＳＤ２１が検知される（ステップＳ２１）。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ２１が直前に検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報ＳＤの変化ありとする。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ２２１において第２情報ＳＤが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。なお、時刻ｔ２２１における第２情報ＳＤ２１の変化量を変化量ＡＭ２１とする。 Then, at time t221 after time t22, the second information SD21 is detected by the second sensor 112 (step S21). Then, in the terminal device 10, since the amount of change from the second information SD detected immediately before the second information SD 21 is equal to or greater than a predetermined threshold value, it is assumed that the second information SD has changed. For example, the terminal device 10 stores information indicating that the second information SD has changed at the time t221 in the second information storage unit 142. The amount of change in the second information SD21 at time t221 is defined as the amount of change AM21.

その後、時刻ｔ２２１以降の時刻ｔ２２２において、第２センサ１１２により第２情報ＳＤ２２が検知される（ステップＳ２２）。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ２２が直前に検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報ＳＤの変化ありとする。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ２２２において第２情報ＳＤが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。なお、時刻ｔ２２２における第２情報ＳＤ２２の変化量を変化量ＡＭ２２とする。また、時刻ｔ２２２における第２情報ＳＤ２２の変化量ＡＭ２２は、時刻ｔ２２１における第２情報ＳＤ２１の変化量ＡＭ２１よりも大きいものとする。 After that, at time t222 after time t221, the second information SD22 is detected by the second sensor 112 (step S22). Then, in the terminal device 10, since the amount of change from the second information SD detected immediately before the second information SD 22 is equal to or greater than a predetermined threshold value, it is assumed that the second information SD has changed. For example, the terminal device 10 stores information indicating that the second information SD has changed at the time t222 in the second information storage unit 142. The amount of change in the second information SD22 at time t222 is defined as the amount of change AM22. Further, it is assumed that the change amount AM22 of the second information SD22 at the time t222 is larger than the change amount AM21 of the second information SD21 at the time t221.

その後、時刻ｔ２２２以降の時刻ｔ２３において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ２３が検知される。第１情報ＦＤ２３は、ＧＰＳ精度「低」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ２３において、第１情報ＦＤの変化ありとする。具体的には、端末装置１０は、第１情報ＦＤ２２のＧＰＳ精度「高」から第１情報ＦＤ２３のＧＰＳ精度「低」へ第１情報ＦＤが変化しているため、時刻ｔ２３において、第１情報ＦＤの変化ありとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ２３において、屋外から屋内への移動を検知したとする（ステップＳ２３）。 After that, at time t23 after time t222, the first information FD23 is detected by the first sensor 111. Since the first information FD23 has a GPS accuracy of "low", the terminal device 10 assumes that the first information FD has changed at time t23. Specifically, in the terminal device 10, since the first information FD changes from the GPS accuracy "high" of the first information FD22 to the GPS accuracy "low" of the first information FD23, the first information at time t23. It is assumed that there is a change in FD. Therefore, it is assumed that the terminal device 10 detects the movement from the outdoor to the indoor at the time t23 (step S23).

そして、端末装置１０は、時刻ｔ２３までにユーザが屋外から屋内へ移動したとして、その移動タイミングを時刻ｔ２３以前において検知された第２情報ＳＤを用いて行う。すなわち、端末装置１０は、時刻ｔ２３以前のいつの時点でユーザが屋外から屋内へ移動したかについて推定する遡及推定を行う（ステップＳ２４）。 Then, assuming that the user has moved from the outdoor to the indoor by the time t23, the terminal device 10 performs the movement timing by using the second information SD detected before the time t23. That is, the terminal device 10 performs retroactive estimation to estimate when the user has moved from the outdoors to the indoors before the time t23 (step S24).

上述したように、第２情報ＳＤ２２において変化があったとされた２つの第２情報ＳＤ２１、ＳＤ２２のうち、時刻ｔ２２２における第２情報ＳＤ２２の変化量ＡＭ２２は、時刻ｔ２２１における第２情報ＳＤ２１の変化量ＡＭ２１よりも大きい。そのため、図６の例では、端末装置１０は、より変化量の大きい変化量ＡＭ２２である第２情報ＳＤ２２が検知された時刻ｔ２２２をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定する（ステップＳ２５）。これにより、端末装置１０は、第１期間内において第２情報ＳＤ２２において変化があったとされるタイミングが複数あった場合であっても、適切にユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを推定することが可能となる。 As described above, of the two second information SD21 and SD22 that are said to have changed in the second information SD22, the change amount AM22 of the second information SD22 at the time t222 is the change amount of the second information SD21 at the time t221. Larger than AM21. Therefore, in the example of FIG. 6, the terminal device 10 estimates the time t222 at which the second information SD22, which is the change amount AM22 having a larger change amount, is detected as the time when the user moves from the outdoor to the indoor (step S25). .. As a result, the terminal device 10 can appropriately estimate the timing when the user moves from the outdoor to the indoor even if there are a plurality of timings in which the second information SD22 is said to have changed within the first period. Is possible.

その後、時刻ｔ２４において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ２４が検知される。第１情報ＦＤ２４は、ＧＰＳ精度「低」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ２４において、第１情報ＦＤの変化なしとする。 After that, at time t24, the first information FD24 is detected by the first sensor 111. Since the first information FD24 has a GPS accuracy of "low", the terminal device 10 assumes that the first information FD does not change at time t24.

〔４−２．複数種類の第２情報に基づく推定処理〕
上述した例では、１つの第２情報に基づく推定処理の例を示したが、端末装置１０は、複数種類の第２情報に基づく推定処理を行ってもよい。この点について、図７を用いて説明する。図７は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。なお、この場合、端末装置１０は、複数の第２センサを有する。図７では、端末装置１０は、第２センサＡと第２センサＢとの２つの第２センサを有する場合を例に説明する。例えば、第２センサＡは、照度センサであり、第２センサＢは、温度センサであってもよい。また、例えば、第２情報Ａは、照度であり、第２情報Ｂは、温度であってもよい。なお、図７では、点線で図示された第１情報ＦＤ（例えば、第１情報ＦＤ３３）は、変化が検知された第１情報ＦＤを示し、実線で図示された第１情報ＦＤ（例えば、第１情報ＦＤ３１）は、変化が検知されなかった第１情報ＦＤを示す。また、図７では、点線で図示された第２情報ＳＤ（例えば、第２情報ＳＤ３１）は、変化が検知された第２情報ＳＤを示し、実線で図示された第２情報ＳＤは、変化が検知されなかった第２情報ＳＤを示す。 [4-2. Estimating processing based on multiple types of second information]
In the above-mentioned example, an example of the estimation process based on one second information is shown, but the terminal device 10 may perform the estimation process based on a plurality of types of second information. This point will be described with reference to FIG. FIG. 7 is a diagram showing an example of estimation processing according to a modified example. In this case, the terminal device 10 has a plurality of second sensors. In FIG. 7, a case where the terminal device 10 has two second sensors, a second sensor A and a second sensor B, will be described as an example. For example, the second sensor A may be an illuminance sensor, and the second sensor B may be a temperature sensor. Further, for example, the second information A may be the illuminance and the second information B may be the temperature. In FIG. 7, the first information FD (for example, the first information FD33) shown by the dotted line indicates the first information FD in which the change is detected, and the first information FD (for example, the first information FD) shown by the solid line is shown. 1 information FD31) indicates the first information FD in which no change was detected. Further, in FIG. 7, the second information SD (for example, the second information SD31) shown by the dotted line indicates the second information SD in which the change is detected, and the second information SD shown by the solid line shows the change. The second information SD that was not detected is shown.

図７では、時刻ｔ３１において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ３１が検知される。なお、第１情報ＦＤ３１〜ＦＤ３４を区別しない場合は、第１情報ＦＤとする場合がある。また、第２情報ＳＤ３１、ＳＤ３２を区別しない場合は、第２情報ＳＤとする場合がある。また、図１における第１情報ＦＤや第２情報ＳＤは、時刻ｔにおける検知タイミングを示すものであり、第１情報ＦＤの長さや第２情報ＳＤの長さは、その情報の数値等を示すものではない。なお、第１情報ＦＤ３１は、ＧＰＳ精度「高」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ３１において、第１情報ＦＤの変化なしとする。 In FIG. 7, at time t31, the first information FD31 is detected by the first sensor 111. When the first information FD31 to FD34 are not distinguished, the first information FD may be used. Further, when the second information SD31 and SD32 are not distinguished, the second information SD may be used. Further, the first information FD and the second information SD in FIG. 1 indicate the detection timing at the time t, and the length of the first information FD and the length of the second information SD indicate numerical values of the information and the like. It's not a thing. Since the first information FD 31 has a GPS accuracy of "high", the terminal device 10 assumes that the first information FD does not change at time t31.

その後、時刻ｔ３２において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ３２が検知される。第１情報ＦＤ３２は、ＧＰＳ精度「高」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ３２において、第１情報ＦＤの変化なしとする。 After that, at time t32, the first information FD32 is detected by the first sensor 111. Since the first information FD 32 has a GPS accuracy of "high", the terminal device 10 assumes that the first information FD does not change at time t32.

その後、時刻ｔ３２以降の時刻ｔ３２１において、第２センサＡにより第２情報Ａとして第２情報ＳＤ３１が検知される（ステップＳ３１）。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ３１が直前に第２センサＡにより検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報Ａの変化ありとする。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ３２１において第２情報Ａが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。なお、時刻ｔ３２１における第２情報ＳＤ３１の確度を確度ＡＣ３１とする。 Then, at time t321 after time t32, the second information SD31 is detected as the second information A by the second sensor A (step S31). Then, the terminal device 10 considers that the second information A has changed because the amount of change from the second information SD detected by the second sensor A immediately before the second information SD 31 is equal to or greater than a predetermined threshold value. For example, the terminal device 10 stores information indicating that the second information A has changed at the time t321 in the second information storage unit 142. The accuracy of the second information SD31 at time t321 is defined as the accuracy AC31.

なお、ここでいう確度は、例えば第２センサＡ、Ｂ毎の検知精度に基づいて決定されてもよいし、第２情報Ａ、Ｂ毎に設定される重みと検知された変化量とに基づいて決定されてもよい。例えば、端末装置１０は、複数種類の第２情報の各々の変化の大きさを所定の基準に基づいて正規化してもよい。また、例えば、端末装置１０は、複数種類の第２情報の各々の重みと変化の大きさとを乗じて算出されるスコアに基づいて、第２情報の各々の確度を決定してもよい。また、例えば、第２情報毎に設定される重みは、推定対象との相性に応じて変動してもよい。例えば、推定対象が屋外から屋内への移動である場合、温度センサの重みを血圧センサの重みよりも大きくしてもよい。 The accuracy referred to here may be determined, for example, based on the detection accuracy of each of the second sensors A and B, or based on the weight set for each of the second information A and B and the detected change amount. May be determined. For example, the terminal device 10 may normalize the magnitude of each change of the plurality of types of second information based on a predetermined criterion. Further, for example, the terminal device 10 may determine the accuracy of each of the second information based on the score calculated by multiplying the weight of each of the plurality of types of second information and the magnitude of the change. Further, for example, the weight set for each second information may vary depending on the compatibility with the estimation target. For example, when the estimation target is the movement from the outdoor to the indoor, the weight of the temperature sensor may be larger than the weight of the blood pressure sensor.

その後、時刻ｔ３２１以降の時刻ｔ３２２において、第２センサＢにより第２情報Ｂとして第２情報ＳＤ３２が検知される（ステップＳ３２）。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ３２が直前に第２センサＢにより検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報ＳＤの変化ありとする。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ３２２において第２情報Ｂが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。なお、時刻ｔ３２２における第２情報ＳＤ３２の確度を確度ＡＣ３２とする。また、時刻ｔ３２２における第２情報ＳＤ３２の確度ＡＣ３２は、時刻ｔ３２１における第２情報ＳＤ３１の確度ＡＣ３１よりも低いものとする。 Then, at time t322 after time t321, the second information SD32 is detected as the second information B by the second sensor B (step S32). Then, the terminal device 10 considers that the second information SD has a change because the amount of change from the second information SD detected by the second sensor B immediately before the second information SD 32 is equal to or more than a predetermined threshold value. For example, the terminal device 10 stores information indicating that the second information B has changed at the time t322 in the second information storage unit 142. The accuracy of the second information SD32 at the time t322 is defined as the accuracy AC32. Further, it is assumed that the accuracy AC32 of the second information SD32 at the time t322 is lower than the accuracy AC31 of the second information SD31 at the time t321.

その後、時刻ｔ３２２以降の時刻ｔ３３において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ３３が検知される。第１情報ＦＤ３３は、ＧＰＳ精度「低」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ３３において、第１情報ＦＤの変化ありとする。具体的には、端末装置１０は、第１情報ＦＤ３２のＧＰＳ精度「高」から第１情報ＦＤ３３のＧＰＳ精度「低」へ第１情報ＦＤが変化しているため、時刻ｔ３３において、第１情報ＦＤの変化ありとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ３３において、屋外から屋内への移動を検知したとする（ステップＳ３３）。 After that, at time t33 after time t322, the first information FD33 is detected by the first sensor 111. Since the first information FD 33 has a GPS accuracy of "low", the terminal device 10 assumes that the first information FD has changed at time t33. Specifically, in the terminal device 10, since the first information FD changes from the GPS accuracy "high" of the first information FD32 to the GPS accuracy "low" of the first information FD33, the first information at time t33. It is assumed that there is a change in FD. Therefore, it is assumed that the terminal device 10 detects the movement from the outdoor to the indoor at the time t33 (step S33).

そして、端末装置１０は、時刻ｔ３３までにユーザが屋外から屋内へ移動したとして、その移動タイミングを時刻ｔ３３以前において検知された第２情報ＳＤを用いて行う。すなわち、端末装置１０は、時刻ｔ３３以前のいつの時点でユーザが屋外から屋内へ移動したかについて推定する遡及推定を行う（ステップＳ３４）。 Then, assuming that the user has moved from the outdoors to the indoors by the time t33, the terminal device 10 performs the movement timing by using the second information SD detected before the time t33. That is, the terminal device 10 performs retroactive estimation to estimate when the user has moved from the outdoors to the indoors before the time t33 (step S34).

上述したように、第２情報ＳＤにおいて変化があったとされた２つの第２情報ＳＤ３１、ＳＤ３２のうち、時刻ｔ３２２における第２情報ＳＤ３２の確度ＡＣ３２は、時刻ｔ３２１における第２情報ＳＤ３１の確度ＡＣ３１よりも小さい。そのため、図７の例では、端末装置１０は、より確度の高い確度ＡＣ３１である第２情報ＳＤ３１が検知された時刻ｔ３２１をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定する（ステップＳ３５）。これにより、端末装置１０は、第１期間内において複数種類の第２センサＡ、Ｂにおいて、各々異なるタイミングで第２情報ＳＤにおいて変化があったとされる場合であっても、適切にユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを推定することが可能となる。 As described above, of the two second information SD31 and SD32 that are said to have changed in the second information SD, the accuracy AC32 of the second information SD32 at the time t322 is higher than the accuracy AC31 of the second information SD31 at the time t321. Is also small. Therefore, in the example of FIG. 7, the terminal device 10 estimates the time t321 at which the second information SD31, which is the more accurate AC31, is detected as the time when the user moves from the outdoors to the indoors (step S35). As a result, in the terminal device 10, even if it is said that there are changes in the second information SD at different timings in the plurality of types of second sensors A and B within the first period, the user can appropriately use the outdoors. It is possible to estimate the timing of moving indoors from.

その後、時刻ｔ３４において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ３４が検知される。第１情報ＦＤ３４は、ＧＰＳ精度「低」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ３４において、第１情報ＦＤの変化なしとする。 Then, at time t34, the first information FD34 is detected by the first sensor 111. Since the first information FD34 has a GPS accuracy of "low", the terminal device 10 assumes that the first information FD does not change at time t34.

〔４−３．所定数以上の第２情報の検知に基づく推定処理〕
また、端末装置１０は、複数種類の第２情報のうち、所定数以上の第２情報により所定の事象に関する変化が検知されたタイミングに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定してもよい。この点について、図８を用いて説明する。図８は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。なお、この場合、端末装置１０は、複数の第２センサを有する。図８では、端末装置１０は、第２センサＡと第２センサＢと第２センサＣとの３つの第２センサを有する場合を例に説明する。例えば、第２センサＡは、照度センサであり、第２センサＢは、温度センサであり、第２センサＣは、加速度センサであってもよい。また、例えば、第２情報Ａは、照度であり、第２情報Ｂは、温度であり、第２情報Ｃは、加速度であってもよい。なお、図８では、点線で図示された第１情報ＦＤ（例えば、第１情報ＦＤ４３）は、変化が検知された第１情報ＦＤを示し、実線で図示された第１情報ＦＤ（例えば、第１情報ＦＤ４１）は、変化が検知されなかった第１情報ＦＤを示す。また、図８では、点線で図示された第２情報ＳＤ（例えば、第２情報ＳＤ４１）は、変化が検知された第２情報ＳＤを示し、実線で図示された第２情報ＳＤは、変化が検知されなかった第２情報ＳＤを示す。 [4-3. Estimating processing based on the detection of a predetermined number or more of second information]
Further, the terminal device 10 may estimate the timing at which the predetermined event occurs based on the timing at which the change related to the predetermined event is detected by the predetermined number or more of the second information among the plurality of types of the second information. Good. This point will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a diagram showing an example of estimation processing according to a modified example. In this case, the terminal device 10 has a plurality of second sensors. In FIG. 8, the case where the terminal device 10 has three second sensors, that is, the second sensor A, the second sensor B, and the second sensor C, will be described as an example. For example, the second sensor A may be an illuminance sensor, the second sensor B may be a temperature sensor, and the second sensor C may be an acceleration sensor. Further, for example, the second information A may be the illuminance, the second information B may be the temperature, and the second information C may be the acceleration. In FIG. 8, the first information FD (for example, the first information FD43) shown by the dotted line indicates the first information FD in which the change is detected, and the first information FD (for example, the first information FD) shown by the solid line is shown. 1 information FD41) indicates the first information FD in which no change was detected. Further, in FIG. 8, the second information SD (for example, the second information SD41) shown by the dotted line indicates the second information SD in which the change is detected, and the second information SD shown by the solid line shows the change. The second information SD that was not detected is shown.

図８では、時刻ｔ４１において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ４１が検知される。なお、第１情報ＦＤ４１〜ＦＤ４４を区別しない場合は、第１情報ＦＤとする場合がある。また、第２情報ＳＤ４１〜ＳＤ４３を区別しない場合は、第２情報ＳＤとする場合がある。また、図１における第１情報ＦＤや第２情報ＳＤは、時刻ｔにおける検知タイミングを示すものであり、第１情報ＦＤの長さや第２情報ＳＤの長さは、その情報の数値等を示すものではない。なお、第１情報ＦＤ４１は、ＧＰＳ精度「高」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ４１において、第１情報ＦＤの変化なしとする。 In FIG. 8, at time t41, the first information FD41 is detected by the first sensor 111. When the first information FD41 to FD44 are not distinguished, the first information FD may be used. Further, when the second information SD41 to SD43 are not distinguished, the second information SD may be used. Further, the first information FD and the second information SD in FIG. 1 indicate the detection timing at the time t, and the length of the first information FD and the length of the second information SD indicate numerical values of the information and the like. It's not a thing. Since the first information FD 41 has a GPS accuracy of "high", the terminal device 10 assumes that the first information FD does not change at time t41.

その後、時刻ｔ４２において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ４２が検知される。第１情報ＦＤ４２は、ＧＰＳ精度「高」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ４２において、第１情報ＦＤの変化なしとする。 Then, at time t42, the first information FD42 is detected by the first sensor 111. Since the first information FD 42 has a GPS accuracy of "high", the terminal device 10 assumes that the first information FD does not change at time t42.

その後、時刻ｔ４２以降の時刻ｔ４２１において、第２センサＡにより第２情報Ａとして第２情報ＳＤ４１が検知される（ステップＳ４１）。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ４１が直前に第２センサＡにより検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報Ａの変化ありとする。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ４２１において第２情報Ａが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。また、時刻ｔ４２１において、第２センサＢにより第２情報Ｂとして第２情報ＳＤ４２が検知される（ステップＳ４２）。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ４２が直前に第２センサＢにより検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報Ｂの変化ありとする。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ４２１において第２情報Ｂが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。 Then, at the time t421 after the time t42, the second information SD41 is detected as the second information A by the second sensor A (step S41). Then, the terminal device 10 considers that the second information A has changed because the amount of change from the second information SD detected by the second sensor A immediately before the second information SD 41 is equal to or greater than a predetermined threshold value. For example, the terminal device 10 stores information indicating that the second information A has changed at the time t421 in the second information storage unit 142. Further, at time t421, the second information SD42 is detected as the second information B by the second sensor B (step S42). Then, the terminal device 10 considers that the second information B has changed because the amount of change from the second information SD detected by the second sensor B immediately before the second information SD 42 is equal to or greater than a predetermined threshold value. For example, the terminal device 10 stores information indicating that the second information B has changed at the time t421 in the second information storage unit 142.

その後、時刻ｔ４２１以降の時刻ｔ４２２において、第２センサＣにより第２情報Ｃとして第２情報ＳＤ４３が検知される（ステップＳ４３）。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ４３が直前に第２センサＣにより検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報ＳＤの変化ありとする。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ４２２において第２情報Ｃが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。 Then, at time t422 after time t421, the second information SD43 is detected as the second information C by the second sensor C (step S43). Then, the terminal device 10 considers that the second information SD has a change because the amount of change from the second information SD detected by the second sensor C immediately before the second information SD 43 is equal to or more than a predetermined threshold value. For example, the terminal device 10 stores information indicating that the second information C has changed at the time t422 in the second information storage unit 142.

その後、時刻ｔ４２２以降の時刻ｔ４３において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ４３が検知される。第１情報ＦＤ４３は、ＧＰＳ精度「低」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ４３において、第１情報ＦＤの変化ありとする。具体的には、端末装置１０は、第１情報ＦＤ４２のＧＰＳ精度「高」から第１情報ＦＤ４３のＧＰＳ精度「低」へ第１情報ＦＤが変化しているため、時刻ｔ４３において、第１情報ＦＤの変化ありとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ４３において、屋外から屋内への移動を検知したとする（ステップＳ４４）。 After that, at time t43 after time t422, the first information FD43 is detected by the first sensor 111. Since the first information FD43 has a GPS accuracy of "low", the terminal device 10 assumes that the first information FD has changed at time t43. Specifically, in the terminal device 10, since the first information FD changes from the GPS accuracy "high" of the first information FD42 to the GPS accuracy "low" of the first information FD43, the first information at time t43. It is assumed that there is a change in FD. Therefore, it is assumed that the terminal device 10 detects the movement from the outdoor to the indoor at the time t43 (step S44).

そして、端末装置１０は、時刻ｔ４３までにユーザが屋外から屋内へ移動したとして、その移動タイミングを時刻ｔ４３以前において検知された第２情報ＳＤを用いて行う。すなわち、端末装置１０は、時刻ｔ４３以前のいつの時点でユーザが屋外から屋内へ移動したかについて推定する遡及推定を行う（ステップＳ４５）。 Then, assuming that the user has moved from the outdoors to the indoors by the time t43, the terminal device 10 performs the movement timing by using the second information SD detected before the time t43. That is, the terminal device 10 performs retroactive estimation to estimate when the user has moved from the outdoors to the indoors before the time t43 (step S45).

上述したように、時刻ｔ４２１においては２つの第２情報Ａ、Ｂにおいて変化があったと検知され、時刻ｔ４２２においては１つの第２情報Ｃにおいて変化があったと検知される。そのため、図８の例では、端末装置１０は、より多くの第２情報ＳＤにおいて変化があったと検知された時刻ｔ４２１をユーザが屋外から屋内へ移動した時刻と推定する（ステップＳ４６）。これにより、端末装置１０は、第１期間内において複数種類の第２センサＡ、Ｂ、Ｃにおいて、各々異なるタイミングで第２情報ＳＤにおいて変化があったとされる場合であっても、適切にユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを推定することが可能となる。 As described above, at time t421, it is detected that there is a change in the two second information A and B, and at time t422, it is detected that there is a change in one second information C. Therefore, in the example of FIG. 8, the terminal device 10 estimates the time t421 when it is detected that there is a change in more second information SDs as the time when the user moves from the outdoors to the indoors (step S46). As a result, the terminal device 10 can appropriately change the second information SD in the second information SD at different timings in the plurality of types of second sensors A, B, and C within the first period. It is possible to estimate the timing when the device moves from outdoors to indoors.

その後、時刻ｔ４４において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ４４が検知される。第１情報ＦＤ４４は、ＧＰＳ精度「低」であるため、端末装置１０は、時刻ｔ４４において、第１情報ＦＤの変化なしとする。 Then, at time t44, the first information FD44 is detected by the first sensor 111. Since the first information FD44 has a GPS accuracy of "low", the terminal device 10 assumes that the first information FD does not change at time t44.

〔４−４．運動開始のタイミングの推定〕
なお、上述した推定処理は、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングの推定に限らず、目的や情報に応じて種々の事象のタイミングの推定に応用可能である。この点について、図９を用いて説明する。図９は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。図９では、一例として、ユーザが運動を開始したタイミングを推定する場合を示す。なお、以下の例で示す運動は、ユーザの地理的な移動を伴うランニングのような運動を開始したタイミングを推定する場合を示す。本変形例に係る端末装置１０は、第２センサ１１２として、心拍（脈拍）センサを用いて推定処理を行う。なお、本変形例においても、第１センサ１１１の消費電力は、第２センサ１１２の消費電力より大きいものとする。すなわち、第１センサ１１１が第１情報の１回の検知に要する消費電力は、第２センサ１１２が第２情報の１回の検知に要する消費電力より大きいものとする。また、図９では、点線で図示された第１情報ＦＤ（例えば、第１情報ＦＤ５３）は、変化が検知された第１情報ＦＤを示し、実線で図示された第１情報ＦＤ（例えば、第１情報ＦＤ５１）は、変化が検知されなかった第１情報ＦＤを示す。また、図９では、点線で図示された第２情報ＳＤ（例えば、第２情報ＳＤ５１）は、変化が検知された第２情報ＳＤを示し、実線で図示された第２情報ＳＤは、変化が検知されなかった第２情報ＳＤを示す。 [4-4. Estimating the timing of exercise start]
The above-mentioned estimation process is not limited to the estimation of the timing when the user moves from the outdoor to the indoor, and can be applied to the estimation of the timing of various events according to the purpose and information. This point will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a diagram showing an example of estimation processing according to a modified example. FIG. 9 shows a case where the timing at which the user starts exercising is estimated as an example. The exercise shown in the following example shows a case where the timing of starting an exercise such as running accompanied by the geographical movement of the user is estimated. The terminal device 10 according to this modification performs estimation processing using a heartbeat (pulse) sensor as the second sensor 112. Also in this modification, the power consumption of the first sensor 111 is larger than the power consumption of the second sensor 112. That is, the power consumption required for the first sensor 111 to detect the first information once is larger than the power consumption required for the second sensor 112 to detect the second information once. Further, in FIG. 9, the first information FD (for example, the first information FD53) shown by the dotted line indicates the first information FD in which the change is detected, and the first information FD (for example, the first information FD) shown by the solid line is shown. 1 information FD51) indicates the first information FD in which no change was detected. Further, in FIG. 9, the second information SD (for example, the second information SD51) shown by the dotted line indicates the second information SD in which the change is detected, and the second information SD shown by the solid line shows the change. The second information SD that was not detected is shown.

また、端末装置１０は、第１情報として、第１センサ１１１が検知する情報のうち、ＧＰＳにより検知される位置情報を用いる。また、端末装置１０は、連続する第１情報間の変化、すなわち位置情報の変化を運動の開始タイミングの検知に用いる。例えば、端末装置１０は、連続する第１情報間の変化量（位置情報の変化量）が所定の閾値以上の場合、第１情報が変化したとする。また、図９では、端末装置１０は、連続する第２情報間の変化、すなわち脈拍の変化を所定の事象に関する変化の検知に用いる。例えば、端末装置１０は、連続する第２情報間の変化量（脈拍の変化量）が所定の閾値以上の場合、第２情報が変化したとする。 Further, the terminal device 10 uses the position information detected by GPS among the information detected by the first sensor 111 as the first information. Further, the terminal device 10 uses the continuous change between the first information, that is, the change in the position information, to detect the start timing of the movement. For example, in the terminal device 10, when the amount of change (change amount of position information) between continuous first information is equal to or more than a predetermined threshold value, it is assumed that the first information has changed. Further, in FIG. 9, the terminal device 10 uses the continuous change between the second information, that is, the change in the pulse rate, to detect the change related to a predetermined event. For example, the terminal device 10 assumes that the second information has changed when the amount of change between the continuous second information (the amount of change in the pulse) is equal to or greater than a predetermined threshold value.

図９に示す地図情報ＭＰ５０は、ユーザの地理的な位置を模式的に示す。また、地図情報ＭＰ５０において、端末装置１０（を所有するユーザ）の位置をユーザ位置ＵＬ５１〜ＵＬ５６により示す。なお、ユーザ位置ＵＬ５１〜ＵＬ５６を区別しない場合は、ユーザ位置ＵＬとする場合がある。 The map information MP50 shown in FIG. 9 schematically shows the geographical position of the user. Further, in the map information MP50, the position of the terminal device 10 (the user who owns the terminal device 10) is indicated by the user positions UL51 to UL56. When the user positions UL51 to UL56 are not distinguished, the user position UL may be used.

図９では、時刻ｔ５１において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ５１が検知される。なお、第１情報ＦＤ５１〜ＦＤ５４を区別しない場合は、第１情報ＦＤとする場合がある。また、第２情報ＳＤ５１、ＳＤ５２を区別しない場合は、第２情報ＳＤとする場合がある。また、図９における第１情報ＦＤや第２情報ＳＤは、時刻ｔにおける検知タイミングを示すものであり、第１情報ＦＤの長さや第２情報ＳＤの長さは、その情報の数値等を示すものではない。 In FIG. 9, at time t51, the first information FD51 is detected by the first sensor 111. When the first information FD51 to FD54 are not distinguished, the first information FD may be used. Further, when the second information SD51 and SD52 are not distinguished, the second information SD may be used. Further, the first information FD and the second information SD in FIG. 9 indicate the detection timing at the time t, and the length of the first information FD and the length of the second information SD indicate numerical values of the information and the like. It's not a thing.

ここで、第１情報ＦＤ５１は、直前に検知された第１情報ＦＤからの変化量が所定の閾値未満であるため、端末装置１０は、時刻ｔ５１において、第１情報ＦＤの変化なしとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ５１において、運動の開始を非検知とする（ステップＳ５１）。なお、地図情報ＭＰ５０に示すように、時刻ｔ５１におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ５１に位置する。 Here, since the amount of change from the first information FD detected immediately before the first information FD 51 is less than a predetermined threshold value, the terminal device 10 assumes that the first information FD does not change at the time t51. Therefore, the terminal device 10 does not detect the start of the exercise at the time t51 (step S51). As shown in the map information MP50, the user at the time t51 is located at the user position UL51.

その後、時刻ｔ５１以降の時刻ｔ５２において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ５２が検知される。第１情報ＦＤ５２は、直前に検知された第１情報ＦＤ５１からの変化量が所定の閾値未満であるため、端末装置１０は、時刻ｔ５２において、第１情報ＦＤの変化なしとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ５２において、運動の開始を非検知とする（ステップＳ５２）。なお、地図情報ＭＰ５０に示すように、時刻ｔ５２におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ５２に位置する。 After that, at time t52 after time t51, the first information FD 52 is detected by the first sensor 111. Since the amount of change from the first information FD 51 detected immediately before the first information FD 52 is less than a predetermined threshold value, the terminal device 10 assumes that the first information FD does not change at the time t52. Therefore, the terminal device 10 does not detect the start of the exercise at time t52 (step S52). As shown in the map information MP50, the user at the time t52 is located at the user position UL52.

その後、時刻ｔ５２以降の時刻ｔ５２１において、第２センサ１１２により第２情報ＳＤ５１が検知される。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ５１が直前に検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報ＳＤの変化ありとする。ここで、第２情報ＳＤは、ユーザの脈拍は運動以外の要因でも変動する可能性があるため、第２情報ＳＤの変化のみではユーザが運動を開始したと推定しない。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ５２１において第２情報ＳＤが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。なお、地図情報ＭＰ５０に示すように、時刻ｔ５２１におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ５３に位置する。 After that, at time t521 after time t52, the second information SD51 is detected by the second sensor 112. Then, in the terminal device 10, since the amount of change from the second information SD detected immediately before the second information SD 51 is equal to or greater than a predetermined threshold value, it is assumed that the second information SD has changed. Here, the second information SD does not presume that the user has started the exercise only by the change of the second information SD because the pulse of the user may fluctuate due to factors other than the exercise. For example, the terminal device 10 stores information indicating that the second information SD has changed at time t521 in the second information storage unit 142. As shown in the map information MP50, the user at time t521 is located at the user position UL53.

その後、時刻ｔ５２１以降の時刻ｔ５３において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ５３が検知される。第１情報ＦＤ５３は、直前に検知された第１情報ＦＤ５２からの変化量が所定の閾値以上であるため、端末装置１０は、時刻ｔ５３において、第１情報ＦＤの変化ありとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ５３において、運動の開始を検知したとする（ステップＳ５３）。なお、地図情報ＭＰ５０に示すように、時刻ｔ５３におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ５４に位置する。 After that, at time t53 after time t521, the first information FD53 is detected by the first sensor 111. Since the amount of change from the first information FD 52 detected immediately before the first information FD 53 is equal to or greater than a predetermined threshold value, the terminal device 10 considers that the first information FD has changed at time t53. Therefore, it is assumed that the terminal device 10 has detected the start of exercise at time t53 (step S53). As shown in the map information MP50, the user at time t53 is located at the user position UL54.

第１情報ＦＤは、ユーザの地理的な移動を検知することができるため、端末装置１０は、第１情報ＦＤの変化と第２情報の変化とを組み合わせることにより、ユーザが運動を開始したタイミングを推定することができる。具体的には、端末装置１０は、第１情報ＦＤの変化が検知された時刻ｔ５３以前において検知された第２情報ＳＤを用いてユーザが運動を開始したタイミングの推定を行う。すなわち、端末装置１０は、時刻ｔ５３以前のいつの時点でユーザが運動を開始したかについて推定する遡及推定を行う（ステップＳ５４）。 Since the first information FD can detect the geographical movement of the user, the terminal device 10 combines the change in the first information FD and the change in the second information to timing the user to start exercising. Can be estimated. Specifically, the terminal device 10 estimates the timing at which the user starts exercising using the second information SD detected before the time t53 when the change in the first information FD is detected. That is, the terminal device 10 performs retroactive estimation to estimate when the user started the exercise before the time t53 (step S54).

図９では、時刻ｔ５３以前における時刻ｔ５２１に検知された第２情報ＳＤ５１により、時刻ｔ５２１に第２情報ＳＤの変化ありとしている。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ５３以前における時刻ｔ５２１をユーザが運動を開始した時刻と推定する（ステップＳ５５）。これにより、端末装置１０は、ユーザが運動を開始したタイミングを適切に推定することが可能となる。 In FIG. 9, it is assumed that the second information SD is changed at the time t521 due to the second information SD51 detected at the time t521 before the time t53. Therefore, the terminal device 10 estimates that the time t521 before the time t53 is the time when the user starts the exercise (step S55). As a result, the terminal device 10 can appropriately estimate the timing when the user starts the exercise.

その後、時刻ｔ５３以降の時刻ｔ５３１において、第２センサ１１２により第２情報ＳＤ５２が検知される。そして、端末装置１０は、第２情報ＳＤ５２が直前に検知された第２情報ＳＤからの変化量が所定の閾値以上であるため、第２情報ＳＤの変化ありとする。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ５３１において第２情報ＳＤが変化したことを示す情報を第２情報記憶部１４２に記憶する。なお、地図情報ＭＰ５０に示すように、時刻ｔ５３１におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ５５に位置する。 After that, at time t531 after time t53, the second information SD52 is detected by the second sensor 112. Then, in the terminal device 10, since the amount of change from the second information SD detected immediately before the second information SD 52 is equal to or greater than a predetermined threshold value, it is assumed that the second information SD has changed. For example, the terminal device 10 stores information indicating that the second information SD has changed at time t531 in the second information storage unit 142. As shown in the map information MP50, the user at time t531 is located at the user position UL55.

その後、時刻ｔ５３１以降の時刻ｔ５４において、第１センサ１１１により第１情報ＦＤ５４が検知される。第１情報ＦＤ５４は、直前に検知された第１情報ＦＤ５３からの変化量が所定の閾値未満であるため、端末装置１０は、時刻ｔ５４において、第１情報ＦＤの変化なしとする。そのため、端末装置１０は、時刻ｔ５４において、運動の開始を非検知とする。なお、地図情報ＭＰ５０に示すように、時刻ｔ５４におけるユーザは、ユーザ位置ＵＬ５６に位置する。 After that, at time t54 after time t531, the first information FD54 is detected by the first sensor 111. Since the amount of change from the first information FD53 detected immediately before the first information FD54 is less than a predetermined threshold value, the terminal device 10 assumes that the first information FD does not change at the time t54. Therefore, the terminal device 10 does not detect the start of exercise at time t54. As shown in the map information MP50, the user at time t54 is located at the user position UL56.

なお、第２センサ１１２としては、心拍（脈拍）センサに限らず、血圧センサや加速度センサ等が用いられてもよい。 The second sensor 112 is not limited to a heart rate (pulse) sensor, and a blood pressure sensor, an acceleration sensor, or the like may be used.

〔４−５．その他のタイミングの推定〕
上述したように、端末装置１０は、目的や情報に応じて種々の事象のタイミングの推定に応用可能である。例えば、端末装置１０は、カメラにより撮像した画像情報を第１情報とし、入力部１２により受け付けられたユーザ操作に関する情報を第２情報として、ユーザが入眠したタイミングを推定してもよい。例えば、端末装置１０は、カメラにより撮像した画像情報から検知されるユーザの脱衣に関する情報を第１情報とし、発汗センサにより検知されたユーザの発汗に関する情報を第２情報として、ユーザが暑いと感じはじめたタイミングを推定してもよい。 [4-5. Other timing estimates]
As described above, the terminal device 10 can be applied to estimate the timing of various events according to the purpose and information. For example, the terminal device 10 may estimate the timing when the user falls asleep, using the image information captured by the camera as the first information and the information about the user operation received by the input unit 12 as the second information. For example, the terminal device 10 uses the information about the user's undressing detected from the image information captured by the camera as the first information and the information about the user's sweating detected by the sweating sensor as the second information, and the user feels hot. You may estimate the timing of the start.

（第２の実施形態）
〔５．推定処理〕
まず、図１０を用いて、第２の実施形態に係る推定処理の一例について説明する。図１０は、第２の実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。本実施形態において、推定装置１００（図１１参照）は、ユーザの購入履歴に関する情報を第１情報とし、ユーザの検索履歴に関する情報を第２情報とする。なお、以下では、推定装置１００が推定処理を行う対象とするユーザをユーザＵ１１とする。 (Second Embodiment)
[5. Estimate processing]
First, an example of the estimation process according to the second embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a diagram showing an example of the estimation process according to the second embodiment. In the present embodiment, the estimation device 100 (see FIG. 11) uses the information regarding the purchase history of the user as the first information and the information regarding the search history of the user as the second information. In the following, the user U11 is the target user for which the estimation device 100 performs the estimation process.

推定装置１００は、後述する推定処理を実行する機能を有する情報処理装置である。推定装置１００は、第１情報と第２情報とに基づいて、ユーザＵ１１における所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングを推定する。また、推定装置１００は、ユーザＵ１１に関する所定の事象の発生に関する第１情報と、第１情報よりも高い頻度で取得される情報であって、所定の事象の発生よりも前に発生する事象に関する情報である第２情報とを取得する。 The estimation device 100 is an information processing device having a function of executing an estimation process described later. The estimation device 100 estimates the timing at which a psychological change related to a predetermined event occurs in the user U11 based on the first information and the second information. Further, the estimation device 100 relates to the first information regarding the occurrence of a predetermined event regarding the user U11 and the information acquired at a higher frequency than the first information, and is related to an event that occurs before the occurrence of the predetermined event. Acquire the second information which is information.

図１０に示す例においては、推定装置１００がユーザＵ１１における前記所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングとして、ユーザＵ１１が購入した商品について購入意欲が生じたタイミングを、第１情報と第２情報とを用いて推定する場合を示す。図１０に示す例においては、ユーザＵ１１が商品を購入する回数よりも、ユーザＵ１１が検索を行う回数の方が多いものとする。すなわち、検索履歴に関する情報である第２情報は、購入履歴に関する情報である第１情報よりも高い頻度で取得される情報であって、所定の事象の発生よりも前に発生する事象に関する情報である。 In the example shown in FIG. 10, as the timing when the estimation device 100 causes a psychological change regarding the predetermined event in the user U11, the timing when the user U11 is motivated to purchase the purchased product is the first information and the second. The case of estimating using information is shown. In the example shown in FIG. 10, it is assumed that the number of times the user U11 searches is larger than the number of times the user U11 purchases the product. That is, the second information, which is information about the search history, is information that is acquired more frequently than the first information, which is information about the purchase history, and is information about an event that occurs before the occurrence of a predetermined event. is there.

図１０では、カメラＢを購入したユーザＵ１１にカメラＢを購入する意欲が生じたタイミングを推定する例を示す。なお、図１０に示す例においては、説明の簡単化のため、時刻における年（２０１５年）及び分秒の記載を省略する。 FIG. 10 shows an example of estimating the timing at which the user U11 who has purchased the camera B is motivated to purchase the camera B. In the example shown in FIG. 10, for the sake of simplicity, the description of the year (2015) and the minute and second in the time is omitted.

図１０では、推定装置１００は、９月３０日１１時に検索クエリ「通販」を用いてユーザＵ１１が検索を行ったことを示す第２情報を取得する（ステップＳ６１）。また、推定装置１００は、１０月１日１８時にユーザＵ１１が商品「水Ａ」を購入したことを示す第１情報を取得する（ステップＳ６２）。また、推定装置１００は、１０月３日２２時に検索クエリ「カメラ会社Ｘ」を用いてユーザＵ１１が検索を行ったことを示す第２情報を取得する（ステップＳ６３）。また、推定装置１００は、１０月３日２３時に検索クエリ「カメラＡ」を用いてユーザＵ１１が検索を行ったことを示す第２情報を取得する（ステップＳ６４）。また、推定装置１００は、１０月１６日２３時に検索クエリ「カメラＢ」を用いてユーザＵ１１が検索を行ったことを示す第２情報を取得する（ステップＳ６５）。 In FIG. 10, the estimation device 100 acquires the second information indicating that the user U11 has performed the search by using the search query “mail order” at 11:00 on September 30 (step S61). In addition, the estimation device 100 acquires the first information indicating that the user U11 has purchased the product “water A” at 18:00 on October 1 (step S62). Further, the estimation device 100 acquires the second information indicating that the user U11 has performed the search by using the search query “camera company X” at 22:00 on October 3 (step S63). Further, the estimation device 100 acquires the second information indicating that the user U11 has performed the search by using the search query “camera A” at 23:00 on October 3 (step S64). Further, the estimation device 100 acquires the second information indicating that the user U11 has performed the search using the search query “camera B” at 23:00 on October 16 (step S65).

その後、推定装置１００は、１０月１７日１２時にユーザＵ１１が商品「カメラＢ」を購入したことを示す第１情報を取得する（ステップＳ６６）。これにより、推定装置１００は、１０月１７日１２時以前の時刻においてユーザにカメラＢを購入する意欲が生じたとする。そのため、推定装置１００は、１０月１７日１２時以前のいつの時点でユーザにカメラＢを購入する意欲が生じたかについて推定する遡及推定を行う（ステップＳ６７）。 After that, the estimation device 100 acquires the first information indicating that the user U11 has purchased the product “camera B” at 12:00 on October 17 (step S66). As a result, it is assumed that the estimation device 100 motivates the user to purchase the camera B at a time before 12:00 on October 17th. Therefore, the estimation device 100 performs retroactive estimation to estimate when the user is motivated to purchase the camera B before 12:00 on October 17 (step S67).

推定装置１００は、１０月１７日１２時以前において、ユーザＵ１１がカメラに関する情報の検索を行っている場合、その検索が行われた時刻に基づいて、いつユーザにカメラＢを購入する意欲が生じたかを推定する。図１０では、推定装置１００は、商品「カメラＢ」を購入した１０月１７日１２時以前、かつ商品「水Ａ」を購入した１０月１日１８時以後（以下、「購入前期間」とする）において、ユーザＵ１１がカメラに関する情報の検索を行った時刻に基づいて、いつユーザにカメラＢを購入する意欲が生じたかを推定する。 When the user U11 is searching for information about the camera before 12:00 on October 17, the estimation device 100 motivates the user to purchase the camera B based on the time when the search is performed. Estimate the price. In FIG. 10, the estimation device 100 is used before 12:00 on October 17, when the product “Camera B” was purchased, and after 18:00 on October 1, when the product “Wed A” was purchased (hereinafter referred to as “pre-purchase period”). In), it is estimated when the user is motivated to purchase the camera B based on the time when the user U11 searches for information about the camera.

ここで、図１０においては、推定装置１００は、購入期間中におけるカメラに関する情報の検索を行った最先の時刻である１０月３日２２時をユーザＵ１１にカメラＢの購入意欲が生じた時刻と推定する（ステップＳ６８）。なお、本推定は一例であって、推定装置１００は、購入した商品に関連する情報の検索履歴に関する情報用いて推定処理を行ってもよい。例えば、推定装置１００は、商品を購入した時刻より以前において、購入した商品に関連する情報の検索回数が所定関数以上になった時刻をユーザＵ１１に商品の購入意欲が生じた時刻と推定してもよい。例えば、推定装置１００は、カメラＢを購入した時刻より以前において、カメラに関連する情報の検索回数が２回以上になった時刻をユーザＵ１１にカメラＢの購入意欲が生じた時刻と推定してもよい。この場合、推定装置１００は、検索クエリ「カメラＡ」を用いて検索を行った時刻である１０月３日２３時をユーザＵ１１にカメラＢの購入意欲が生じた時刻と推定してもよい。 Here, in FIG. 10, the estimation device 100 sets the time when the user U11 is motivated to purchase the camera B at 22:00 on October 3, which is the earliest time when the information about the camera is searched during the purchase period. Is estimated (step S68). Note that this estimation is an example, and the estimation device 100 may perform estimation processing using information related to the search history of information related to the purchased product. For example, the estimation device 100 estimates that the time when the number of searches for information related to the purchased product exceeds a predetermined function before the time when the product is purchased is the time when the user U11 is motivated to purchase the product. May be good. For example, the estimation device 100 estimates that the time when the number of searches for information related to the camera is two or more times before the time when the camera B is purchased is the time when the user U11 is motivated to purchase the camera B. May be good. In this case, the estimation device 100 may estimate that the time when the search is performed using the search query “camera A” at 23:00 on October 3 is the time when the user U11 is motivated to purchase the camera B.

上述したように、推定装置１００は、第１情報と第２情報とを用いることにより、ユーザにカメラＢを購入する意欲が生じたタイミングを適切に推定することができる。すなわち、推定装置１００は、ユーザにおける所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングを適切に推定することができる。 As described above, the estimation device 100 can appropriately estimate the timing at which the user is motivated to purchase the camera B by using the first information and the second information. That is, the estimation device 100 can appropriately estimate the timing at which a psychological change related to a predetermined event occurs in the user.

〔６．推定装置の構成〕
次に、図１１を用いて、第２の実施形態に係る推定装置１００の構成について説明する。図１１は、第２の実施形態に係る推定装置１００の構成例を示す図である。図１１に示すように、推定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。 [6. Configuration of estimation device]
Next, the configuration of the estimation device 100 according to the second embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 11 is a diagram showing a configuration example of the estimation device 100 according to the second embodiment. As shown in FIG. 11, the estimation device 100 includes a communication unit 110, a storage unit 120, and a control unit 130.

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。 (Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. Then, the communication unit 110 is connected to the network by wire or wirelessly, and transmits / receives information to / from the terminal device 10.

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。第２の実施形態に係る記憶部１２０は、図１１に示すように、第１情報記憶部１２１と第２情報記憶部１２２とを有する。 (Memory unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As shown in FIG. 11, the storage unit 120 according to the second embodiment has a first information storage unit 121 and a second information storage unit 122.

（第１情報記憶部１２１）
第２の実施形態に係る第１情報記憶部１２１は、第１情報を記憶する。例えば、第１情報記憶部１２１は、第１情報として購入履歴に関する情報を記憶する。図１２には、第１情報記憶部１２１に記憶される第１情報の一例を示す。図１２に示すように、第１情報記憶部１２１は、第１情報として、「ユーザＩＤ」、「購入履歴ＩＤ」、「時刻」、「商品」・・・といった項目を有する。 (First Information Storage Unit 121)
The first information storage unit 121 according to the second embodiment stores the first information. For example, the first information storage unit 121 stores information related to the purchase history as the first information. FIG. 12 shows an example of the first information stored in the first information storage unit 121. As shown in FIG. 12, the first information storage unit 121 has items such as "user ID", "purchase history ID", "time", "product", etc. as the first information.

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「購入履歴ＩＤ」は、第１情報である購入履歴に関する情報を識別するための識別情報を示す。「時刻」は、対応する購入履歴ＩＤにより識別される購入が行われた時刻を示す。また、「商品」は、対応する購入履歴ＩＤにより識別される購入履歴において購入された商品を示す。 The "user ID" indicates identification information for identifying a user. The "purchase history ID" indicates identification information for identifying information related to the purchase history, which is the first information. The "time" indicates the time when the purchase was made, which is identified by the corresponding purchase history ID. Further, the "product" indicates a product purchased in the purchase history identified by the corresponding purchase history ID.

例えば、図１２に示す例において、購入履歴ＩＤ「ＬＧ１１」により識別される第１情報は、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザにより時刻「２０１５年１０月１日１８時３４分２１秒」に商品「水Ａ」が購入されたことを示す。また、例えば、購入履歴ＩＤ「ＬＧ１２」により識別される第１情報は、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザにより時刻「２０１５年１０月１７日１２時４２分５４秒」に商品「カメラＢ」が購入されたことを示す。 For example, in the example shown in FIG. 12, the first information identified by the purchase history ID "LG11" is the time "October 1, 2015 18:34:21" by the user identified by the user ID "U11". Indicates that the product "Water A" has been purchased. Further, for example, the first information identified by the purchase history ID "LG12" is the product "Camera B" at the time "October 17, 2015 12:42:54" by the user identified by the user ID "U11". Indicates that the item has been purchased.

なお、第１情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、第１情報記憶部１２１は、商品のカテゴリや値段等、商品に関する各種情報を記憶してもよい。 The first information storage unit 121 is not limited to the above, and may store various information depending on the purpose. For example, the first information storage unit 121 may store various information related to the product such as the category and price of the product.

（第２情報記憶部１２２）
第２の実施形態に係る第２情報記憶部１２２は、第２情報を記憶する。例えば、第２情報記憶部１２２は、第２情報として検索履歴に関する情報を記憶する。図１３には、第２情報記憶部１２２に記憶される第２情報の一例を示す。図１３に示すように、第２情報記憶部１２２は、第２情報として、「ユーザＩＤ」、「検索履歴ＩＤ」、「時刻」、「検索クエリ」・・・といった項目を有する。 (Second information storage unit 122)
The second information storage unit 122 according to the second embodiment stores the second information. For example, the second information storage unit 122 stores information related to the search history as the second information. FIG. 13 shows an example of the second information stored in the second information storage unit 122. As shown in FIG. 13, the second information storage unit 122 has items such as "user ID", "search history ID", "time", "search query", etc. as the second information.

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「検索履歴ＩＤ」は、第２情報である検索履歴に関する情報を識別するための識別情報を示す。「時刻」は、対応する検索履歴ＩＤにより識別される検索が行われた時刻を示す。また、「検索クエリ」は、対応する検索履歴ＩＤにより識別される検索履歴において検索に用いられた検索クエリを示す。 The "user ID" indicates identification information for identifying a user. The "search history ID" indicates identification information for identifying information related to the search history, which is the second information. “Time” indicates the time when the search identified by the corresponding search history ID was performed. Further, the "search query" indicates a search query used for a search in the search history identified by the corresponding search history ID.

例えば、図１２に示す例において、検索履歴ＩＤ「ＬＧ２１」により識別される第２情報は、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザにより時刻「２０１５年９月３０日１１時０２分３４秒」に検索クエリ「通販」を用いて検索が行われたことを示す。また、例えば、検索履歴ＩＤ「ＬＧ２２」により識別される第２情報は、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザにより時刻「２０１５年１０月３日２２時５６分１３秒」に検索クエリ「カメラ会社Ｘ」を用いて検索が行われたことを示す。 For example, in the example shown in FIG. 12, the second information identified by the search history ID "LG21" is the time "September 30, 2015 11:02:34" by the user identified by the user ID "U11". Indicates that the search was performed using the search query "mail order". Further, for example, the second information identified by the search history ID "LG22" is the search query "camera" at the time "October 3, 2015 22:56:13" by the user identified by the user ID "U11". Indicates that the search was performed using "Company X".

なお、第２情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。 The second information storage unit 122 is not limited to the above, and may store various information depending on the purpose.

（制御部１３０）
制御部１３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、推定装置１００内部の記憶部１２０などの記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムは、インストールされている旅行アプリのプログラムが含まれる。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。 (Control unit 130)
The control unit 130 is realized by, for example, a CPU, an MPU, or the like executing various programs stored in a storage device such as a storage unit 120 inside the estimation device 100 using the RAM as a work area. For example, these various programs include programs of installed travel apps. Further, the control unit 130 is realized by an integrated circuit such as an ASIC or FPGA.

図１１に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、送信部１３３とを有し、以下に説明する推定処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図１１に示した構成に限られず、後述する推定処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図１１に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。 As shown in FIG. 11, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, an estimation unit 132, and a transmission unit 133, and realizes or executes the function or operation of the estimation process described below. The internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration shown in FIG. 11, and may be any other configuration as long as it performs the estimation process described later. Further, the connection relationship of each processing unit included in the control unit 130 is not limited to the connection relationship shown in FIG. 11, and may be another connection relationship.

（取得部１３１）
取得部１３１は、第１情報と、第１情報よりも高い頻度で取得される第２情報とを取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザに関する所定の事象の発生に関する第１情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザの購入履歴に関する情報を第１情報として取得する。また、取得部１３１は、第１情報よりも高い頻度で取得される情報であって、所定の事象の発生よりも前に発生する事象に関する情報である第２情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザの検索履歴に関する情報を第２情報とする。 (Acquisition unit 131)
The acquisition unit 131 acquires the first information and the second information acquired at a higher frequency than the first information. For example, the acquisition unit 131 acquires the first information regarding the occurrence of a predetermined event related to the user. For example, the acquisition unit 131 acquires information on the purchase history of the user as the first information. In addition, the acquisition unit 131 acquires the second information, which is information acquired more frequently than the first information and is information about an event that occurs before the occurrence of a predetermined event. For example, the acquisition unit 131 uses the information related to the user's search history as the second information.

例えば、取得部１３１は、電子商取引サービスを提供する外部の情報処理装置から第１情報を取得する。また、例えば、取得部１３１は、情報検索サービスを提供する外部の情報処理装置から第２情報を取得する。例えば、取得部１３１は、電子商取引サービスを提供する外部の情報処理装置から取得した第１情報を第１情報記憶部１２１に格納してもよい。また、例えば、取得部１３１は、情報検索サービスを提供する外部の情報処理装置から取得した第２情報を第２情報記憶部１２２に格納してもよい。また、取得部１３１は、外部の情報処理装置から種々の情報を取得してもよい。また、取得部１３１は、複数種類の第２情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、ユーザにおける所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングの推定に用いる複数種類の第２情報を複数の外部の情報処理装置から取得してもよい。 For example, the acquisition unit 131 acquires the first information from an external information processing device that provides an electronic commerce service. Further, for example, the acquisition unit 131 acquires the second information from an external information processing device that provides an information retrieval service. For example, the acquisition unit 131 may store the first information acquired from an external information processing device that provides the electronic commerce service in the first information storage unit 121. Further, for example, the acquisition unit 131 may store the second information acquired from an external information processing device that provides the information retrieval service in the second information storage unit 122. In addition, the acquisition unit 131 may acquire various information from an external information processing device. In addition, the acquisition unit 131 may acquire a plurality of types of second information. For example, the acquisition unit 131 may acquire a plurality of types of second information used for estimating the timing at which a psychological change related to a predetermined event occurs in the user from a plurality of external information processing devices.

（推定部１３２）
推定部１３２は、第１情報に基づいてユーザにおける所定の事象の発生を推定し、第２情報に基づいてユーザにおける所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングを推定する。例えば、推定部１３２は、第１情報と第２情報とに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定する。図１０では、推定部１３２は、所定の事象が生じたタイミングとして、ユーザＵ１１にカメラＢの購入意欲が生じたタイミングを、第１情報と第２情報とを用いて推定する。例えば、推定部１３２は、購入した商品に関連する情報の検索履歴に関する情報を用いて推定処理を行ってもよい。例えば、推定部１３２は、購入期間中における商品に関する情報の検索を行った最先のタイミングをユーザに商品の購入意欲が生じたタイミングと推定する。例えば、推定部１３２は、商品を購入した時刻より以前において、購入した商品に関連する情報の検索回数が所定関数以上になったタイミングをユーザに商品の購入意欲が生じたタイミングと推定してもよい。 (Estimation unit 132)
The estimation unit 132 estimates the occurrence of a predetermined event in the user based on the first information, and estimates the timing when a psychological change in the predetermined event occurs in the user based on the second information. For example, the estimation unit 132 estimates the timing at which a predetermined event occurs based on the first information and the second information. In FIG. 10, the estimation unit 132 estimates the timing at which the user U11 is willing to purchase the camera B as the timing at which a predetermined event occurs, using the first information and the second information. For example, the estimation unit 132 may perform the estimation process using the information related to the search history of the information related to the purchased product. For example, the estimation unit 132 estimates that the earliest timing for searching for information about a product during the purchase period is the timing when the user is motivated to purchase the product. For example, the estimation unit 132 may estimate that the timing at which the number of searches for information related to the purchased product exceeds a predetermined function before the time when the product is purchased is the timing at which the user is motivated to purchase the product. Good.

（送信部１３３）
送信部１３３は、外部の情報処理装置へ種々の情報を送信する。送信部１３３は、入電子商取引サービスを提供する外部の情報処理装置へ種々の情報を送信してもよい。また、送信部１３３は、推定部１３２により推定されたユーザにおける所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングに関する情報を、電子商取引サービスを提供する外部の情報処理装置へ送信してもよい。 (Transmission unit 133)
The transmission unit 133 transmits various information to an external information processing device. The transmission unit 133 may transmit various information to an external information processing device that provides an electronic commerce service. Further, the transmission unit 133 may transmit information regarding the timing at which a psychological change regarding a predetermined event in the user estimated by the estimation unit 132 occurs to an external information processing device that provides an electronic commerce service.

〔７．推定処理のフロー〕
次に、図１４を用いて、第２の実施形態に係る推定装置１００による推定処理の手順について説明する。図１４は、第２の実施形態に係る推定装置１００による推定処理手順を示すフローチャートである。 [7. Estimate processing flow]
Next, the procedure of the estimation process by the estimation device 100 according to the second embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 14 is a flowchart showing an estimation processing procedure by the estimation device 100 according to the second embodiment.

図１４に示すように、推定装置１００は、所定の商品の購入履歴があるかを判定する（ステップＳ２０１）。例えば、推定装置１００は、第１情報記憶部１２１に記憶された第１情報に所定の商品の購入履歴が含まれるかを判定する。そして、推定装置１００は、所定の商品の購入履歴がない場合（ステップＳ２０１：Ｎｏ）、ステップＳ２０１の処理を繰り返す。 As shown in FIG. 14, the estimation device 100 determines whether or not there is a purchase history of a predetermined product (step S201). For example, the estimation device 100 determines whether the first information stored in the first information storage unit 121 includes the purchase history of a predetermined product. Then, the estimation device 100 repeats the process of step S201 when there is no purchase history of the predetermined product (step S201: No).

一方、推定装置１００は、所定の商品の購入履歴があった場合（ステップＳ２０１：Ｙｅｓ）、所定の商品の購入時刻以前における所定の商品に関する検索を特定する（ステップＳ２０２）。つまり、推定装置１００は、ユーザにおける所定の事象が発生したとする。図１０では、推定装置１００は、商品「カメラＢ」を購入した１０月１７日１２時以前において、ユーザＵ１１が商品「カメラＢ」に関する検索クエリ「カメラ会社Ｘ」を用いてユーザＵ１１が行った検索を特定する。 On the other hand, when the estimation device 100 has a purchase history of a predetermined product (step S201: Yes), the estimation device 100 identifies a search for the predetermined product before the purchase time of the predetermined product (step S202). That is, it is assumed that the estimation device 100 has generated a predetermined event in the user. In FIG. 10, the estimation device 100 was performed by the user U11 using the search query “camera company X” regarding the product “camera B” before 12:00 on October 17, when the product “camera B” was purchased. Identify the search.

その後、推定装置１００は、特定した検知が行われた時刻をユーザに所定の商品の購入意欲が生じた時刻と推定する（ステップＳ２０３）。図１０では、推定装置１００は、検索クエリ「カメラ会社Ｘ」を用いてユーザＵ１１が検索を行った時刻である１０月３日２２時をユーザＵ１１にカメラＢの購入意欲が生じた時刻と推定する。 After that, the estimation device 100 estimates that the time when the specified detection is performed is the time when the user is motivated to purchase a predetermined product (step S203). In FIG. 10, the estimation device 100 estimates that the time when the user U11 searches using the search query “camera company X” is 22:00 on October 3, which is the time when the user U11 is motivated to purchase the camera B. To do.

〔７−１．その他のタイミングの推定〕
上述したように、端末装置１０は、目的や情報に応じて種々の事象のタイミングの推定に応用可能である。例えば、端末装置１０は、ユーザの食品の購入履歴に関する情報を第１情報とし、マイクにより集音されたユーザの腹部から発した音声情報を第２情報として、ユーザが空腹になったタイミングを推定してもよい。また、例えば、端末装置１０は、ユーザの食品の購入履歴に関する情報を第１情報とし、ユーザの脳波に関する情報やユーザの唾液量に関する情報を第２情報として、ユーザが空腹になったタイミングを推定してもよい。 [7-1. Other timing estimates]
As described above, the terminal device 10 can be applied to estimate the timing of various events according to the purpose and information. For example, the terminal device 10 estimates the timing when the user becomes hungry by using the information regarding the purchase history of the user's food as the first information and the voice information emitted from the user's abdomen collected by the microphone as the second information. You may. Further, for example, the terminal device 10 estimates the timing when the user becomes hungry by using the information regarding the purchase history of the user's food as the first information and the information regarding the user's brain waves and the information regarding the amount of saliva of the user as the second information. You may.

〔８．効果〕
上述してきたように、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、取得部１５１と、推定部１５２とを有する。取得部１５１は、第１情報と、前記第１情報よりも高い頻度で検知される第２情報とを取得する。また、推定部１５２は、第１情報に基づいて所定の事象の発生を推定し、第２情報に基づいて所定の事象が生じたタイミングを推定する。 [8. effect〕
As described above, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example has an acquisition unit 151 and an estimation unit 152. The acquisition unit 151 acquires the first information and the second information detected at a higher frequency than the first information. Further, the estimation unit 152 estimates the occurrence of a predetermined event based on the first information, and estimates the timing at which the predetermined event occurs based on the second information.

これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、第１情報と第２情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。例えば、端末装置１０は、第２情報を用いることにより、消費電力が大きい第１センサ１１１による第１情報の検知回数を抑制することができるため、消費電力の増大を抑制することができる。すなわち、端末装置１０は、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。 As a result, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example can appropriately estimate the timing when the user moves from the outdoor to the indoor by using the first information and the second information. For example, by using the second information, the terminal device 10 can suppress the number of times the first information is detected by the first sensor 111, which consumes a large amount of power, so that an increase in power consumption can be suppressed. That is, the terminal device 10 can appropriately estimate the timing at which a predetermined event occurs.

また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、取得部１５１は、所定の事象に対する検知精度が第２情報により高い第１情報を取得する。 Further, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example, the acquisition unit 151 acquires the first information having a higher detection accuracy for a predetermined event than the second information.

これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、検知精度が高いが頻度が低い第１情報と、検知精度が低いが頻度が高い第２情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。例えば、端末装置１０は、第１情報と第２情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングの推定における誤差を、第２情報の検知間隔未満まで小さくすることができ、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。すなわち、端末装置１０は、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。 As a result, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example allows the user to use the first information having high detection accuracy but low frequency and the second information having low detection accuracy but high frequency. The timing of moving from outdoors to indoors can be estimated appropriately. For example, the terminal device 10 can reduce the error in estimating the timing when the user moves from the outdoors to the indoors to less than the detection interval of the second information by using the first information and the second information. It is possible to properly estimate the timing when the device moves from the outdoors to the indoors. That is, the terminal device 10 can appropriately estimate the timing at which a predetermined event occurs.

また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、推定部１５２は、第１情報により所定の事象が検知されたタイミング以前において、第２情報により所定の事象が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。 Further, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example, the estimation unit 152 sets the timing at which the predetermined event is detected by the second information before the timing when the predetermined event is detected by the first information. It is estimated as the timing when a predetermined event occurs.

これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、第１情報と第２情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。例えば、端末装置１０は、第１情報と第２情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングの推定における誤差を、第２情報の検知間隔未満まで小さくすることができ、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。すなわち、端末装置１０は、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。 As a result, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example can appropriately estimate the timing when the user moves from the outdoor to the indoor by using the first information and the second information. For example, the terminal device 10 can reduce the error in estimating the timing when the user moves from the outdoors to the indoors to less than the detection interval of the second information by using the first information and the second information. It is possible to properly estimate the timing when the device moves from the outdoors to the indoors. That is, the terminal device 10 can appropriately estimate the timing at which a predetermined event occurs.

また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、推定部１５２は、第１情報により前記所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、第２情報により所定の事象が検知されたタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。 Further, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example, the estimation unit 152 uses the second information between the timing when the predetermined event is detected by the first information and the detection timing before the timing. The timing at which a predetermined event is detected is estimated as the timing at which the predetermined event occurs.

また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、推定部１５２は、第１情報により前記所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、第２情報により所定の事象が検知されたタイミングのうち、第２情報の変化の大きさに基づいて選択されるタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。 Further, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example, the estimation unit 152 uses the second information between the timing when the predetermined event is detected by the first information and the detection timing before the timing. Of the timings at which a predetermined event is detected, the timing selected based on the magnitude of the change in the second information is estimated as the timing at which the predetermined event occurs.

これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、第２情報により所定の事象に関する変化が検知されたタイミングから変化の大きさに基づいてタイミングを選択することにより、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。 As a result, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example selects a predetermined event based on the magnitude of the change from the timing at which the change related to the predetermined event is detected by the second information. Can be properly estimated at the timing when

また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、推定部１５２は、所定の事象が生じたタイミングにおける第２情報を用いた学習により、所定の事象が生じたタイミングを推定する。 Further, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example, the estimation unit 152 estimates the timing when the predetermined event occurs by learning using the second information at the timing when the predetermined event occurs.

これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、例えば、第２情報により所定の事象が生じたと推定されたタイミング以前における第２情報の変化のパターンを学習することにより生成したモデルを用いて、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。 As a result, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example is generated by learning, for example, a pattern of change in the second information before the timing when a predetermined event is estimated to have occurred based on the second information. The model can be used to properly estimate the timing at which a given event occurs.

また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、推定部１５２は、第２情報により前記所定の事象が検知された場合に、第１情報を検知するセンサ（実施形態１においては「第１センサ１１１」）に第１情報を検知させる。 Further, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example, the estimation unit 152 is a sensor that detects the first information when the predetermined event is detected by the second information (in the first embodiment). The "first sensor 111") is made to detect the first information.

これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、第１情報の検知間隔が経過する前に第１センサ１１１に第１情報を検知させることにより、タイミングの推定における誤差を小さくすることができる。すなわち、端末装置１０は、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。 As a result, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example reduces the error in timing estimation by causing the first sensor 111 to detect the first information before the detection interval of the first information elapses. can do. That is, the terminal device 10 can appropriately estimate the timing at which a predetermined event occurs.

また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、取得部１５１は、所定のセンサ（実施形態１においては「第１センサ１１１」。以下同じ）により検知された第１情報と、所定のセンサ以外のセンサ（実施形態１においては「第２センサ１１２」）により検知された第２情報とを取得する。推定部１５２は、所定の事象が生じたタイミングとして、屋外と屋内との間をユーザが移動したタイミングを推定する。 Further, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example, the acquisition unit 151 includes the first information detected by a predetermined sensor (“first sensor 111” in the first embodiment; the same applies hereinafter). The second information detected by a sensor other than the predetermined sensor (“second sensor 112” in the first embodiment) is acquired. The estimation unit 152 estimates the timing when the user moves between the outdoor and the indoor as the timing when a predetermined event occurs.

これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、センサにより検知された情報である第１情報と第２情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。例えば、端末装置１０は、第１情報と第２情報とを用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングの推定における誤差を、第２の間隔ＳＲ２未満まで小さくすることができ、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングを適切に推定することができる。すなわち、端末装置１０は、所定の事象が生じたタイミングを適切に推定することができる。 As a result, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example appropriately determines the timing when the user moves from the outdoor to the indoor by using the first information and the second information which are the information detected by the sensor. Can be estimated to. For example, the terminal device 10 can reduce the error in estimating the timing when the user moves from the outdoors to the indoors to less than the second interval SR2 by using the first information and the second information. The timing of moving from outdoors to indoors can be estimated appropriately. That is, the terminal device 10 can appropriately estimate the timing at which a predetermined event occurs.

また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、取得部１５１は、ＧＰＳセンサにより検知された位置情報の精度を示す第１情報と、ＧＰＳセンサ以外のセンサにより検知された第２情報とを取得する。 Further, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example, the acquisition unit 151 includes the first information indicating the accuracy of the position information detected by the GPS sensor and the second information detected by a sensor other than the GPS sensor. Get information and.

これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、ＧＰＳセンサにより検知された位置情報の精度を示す第１情報を用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングをさらに精度よく推定することができる。 As a result, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example further makes the timing when the user moves from the outdoor to the indoor by using the first information indicating the accuracy of the position information detected by the GPS sensor. It can be estimated well.

また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、取得部１５１は、所定の事象の検知に用いる複数種類の第２情報を取得する。また、推定部１５２は、複数種類の第２情報のうち、所定数以上の第２情報により所定の事象が検知されたタイミングに基づいて、所定の事象が生じたタイミングを推定する。 Further, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example, the acquisition unit 151 acquires a plurality of types of second information used for detecting a predetermined event. Further, the estimation unit 152 estimates the timing at which the predetermined event occurs based on the timing at which the predetermined event is detected by the predetermined number or more of the second information among the plurality of types of the second information.

これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、複数種類の第２情報を用いることにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングをさらに精度よく推定することができる。すなわち、端末装置１０は、所定の事象が生じたタイミングをさらに精度よく推定することができる。 As a result, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example can more accurately estimate the timing when the user moves from the outdoor to the indoor by using a plurality of types of second information. That is, the terminal device 10 can estimate the timing at which a predetermined event occurs with higher accuracy.

また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、推定部１５２は、複数種類の第２情報の各々により所定の事象が検知された複数のタイミングのうち、複数種類の第２情報の各々の変化の大きさに基づいて選択されるタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。 Further, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example, the estimation unit 152 uses a plurality of types of second information among a plurality of timings in which a predetermined event is detected by each of the plurality of types of second information. The timing selected based on the magnitude of each change of is estimated as the timing at which a predetermined event occurs.

これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、複数種類の第２情報の変化の大きさに基づいてタイミングを選択することにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングをさらに精度よく推定することができる。すなわち、端末装置１０は、所定の事象が生じたタイミングをさらに精度よく推定することができる。 As a result, the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example further sets the timing when the user moves from the outdoor to the indoor by selecting the timing based on the magnitude of the change of the second information of a plurality of types. It can be estimated accurately. That is, the terminal device 10 can estimate the timing at which a predetermined event occurs with higher accuracy.

また、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０において、推定部１５２は、複数種類の第２情報の各々の重みと変化の大きさとに基づいて選択されるタイミングを所定の事象が生じたタイミングとして推定する。 Further, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example, a predetermined event occurs when the estimation unit 152 selects the timing based on the weight of each of the plurality of types of second information and the magnitude of the change. Estimate as the timing.

これにより、第１の実施形態及び変形例に係る端末装置１０は、複数種類の第２情報の各々の重みと変化の大きさに基づいてタイミングを選択することにより、ユーザが屋外から屋内へ移動したタイミングをさらに精度よく推定することができる。すなわち、端末装置１０は、所定の事象が生じたタイミングをさらに精度よく推定することができる。 As a result, in the terminal device 10 according to the first embodiment and the modified example, the user moves from the outdoor to the indoor by selecting the timing based on the weight of each of the plurality of types of second information and the magnitude of the change. The timing can be estimated more accurately. That is, the terminal device 10 can estimate the timing at which a predetermined event occurs with higher accuracy.

また、第２の実施形態に係る推定装置１００は、取得部１３１と、推定部１３２とを有する。取得部１３１は、第１情報と、前記第１情報よりも高い頻度で取得される第２情報とを取得する。推定部１３２は、第１情報に基づいてユーザにおける所定の事象の発生を推定し、第２情報に基づいてユーザにおける所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングを推定する。 Further, the estimation device 100 according to the second embodiment has an acquisition unit 131 and an estimation unit 132. The acquisition unit 131 acquires the first information and the second information acquired at a higher frequency than the first information. The estimation unit 132 estimates the occurrence of a predetermined event in the user based on the first information, and estimates the timing when a psychological change in the predetermined event occurs in the user based on the second information.

これにより、第２の実施形態に係る推定装置１００は、第１情報と第２情報とを用いることにより、ユーザに商品を購入する意欲が生じたタイミングを適切に推定することができる。すなわち、推定装置１００は、ユーザにおける所定の事象に関する心理的変化が生じたタイミングを適切に推定することができる。 As a result, the estimation device 100 according to the second embodiment can appropriately estimate the timing at which the user is motivated to purchase the product by using the first information and the second information. That is, the estimation device 100 can appropriately estimate the timing at which a psychological change related to a predetermined event occurs in the user.

〔９．ハードウェア構成〕
上述してきた第１の実施形態および変形例に係る端末装置１０や第２の実施形態に係る推定装置１００は、例えば図１５に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１５は、推定装置の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。 [9. Hardware configuration]
The terminal device 10 according to the first embodiment and the modification described above and the estimation device 100 according to the second embodiment are realized by, for example, a computer 1000 having a configuration as shown in FIG. FIG. 15 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer 1000 that realizes the function of the estimation device. The computer 1000 has a CPU 1100, a RAM 1200, a ROM 1300, an HDD 1400, a communication interface (I / F) 1500, an input / output interface (I / F) 1600, and a media interface (I / F) 1700.

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。 The CPU 1100 operates based on a program stored in the ROM 1300 or the HDD 1400, and controls each part. The ROM 1300 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 is started, a program that depends on the hardware of the computer 1000, and the like.

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定のネットワークを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定のネットワークを介して他の機器へ送信する。 The HDD 1400 stores a program executed by the CPU 1100, data used by such a program, and the like. The communication interface 1500 receives data from another device via a predetermined network and sends it to the CPU 1100, and transmits the data generated by the CPU 1100 to the other device via the predetermined network.

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。 The CPU 1100 controls an output device such as a display or a printer, and an input device such as a keyboard or a mouse via the input / output interface 1600. The CPU 1100 acquires data from the input device via the input / output interface 1600. Further, the CPU 1100 outputs the generated data to the output device via the input / output interface 1600.

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。 The media interface 1700 reads a program or data stored in the recording medium 1800 and provides the program or data to the CPU 1100 via the RAM 1200. The CPU 1100 loads the program from the recording medium 1800 onto the RAM 1200 via the media interface 1700, and executes the loaded program. The recording medium 1800 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or PD (Phase change rewritable Disk), a magneto-optical recording medium such as MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. And so on.

例えば、コンピュータ１０００が第１の実施形態および変形例に係る端末装置１０や第２の実施形態に係る推定装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定のネットワークを介してこれらのプログラムを取得してもよい。 For example, when the computer 1000 functions as the terminal device 10 according to the first embodiment and the modification and the estimation device 100 according to the second embodiment, the CPU 1100 of the computer 1000 executes a program loaded on the RAM 1200. As a result, the function of the control unit 130 is realized. The CPU 1100 of the computer 1000 reads these programs from the recording medium 1800 and executes them, but as another example, these programs may be acquired from another device via a predetermined network.

以上、本願の実施形態および変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 Although some of the embodiments and modifications of the present application have been described in detail with reference to the drawings, these are examples and vary based on the knowledge of those skilled in the art, including the embodiments described in the disclosure line of the invention. It is possible to carry out the present invention in another form obtained by modifying or improving the above.

〔１０．その他〕
また、上記各実施形態および変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。 [10. Others]
Further, among the processes described in the above embodiments and modifications, all or part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or can be performed manually. It is also possible to automatically perform all or part of the described processing by a known method. In addition, the processing procedure, specific name, and information including various data and parameters shown in the above document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each figure is not limited to the illustrated information.

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Further, each component of each of the illustrated devices is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. That is, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of the device is functionally or physically distributed / physically in arbitrary units according to various loads and usage conditions. It can be integrated and configured.

また、上述してきた各実施形態および変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 In addition, the above-described embodiments and modifications can be appropriately combined as long as the processing contents do not contradict each other.

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 Further, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as an acquisition means or an acquisition circuit.

１０端末装置（推定装置）
１１１第１センサ
１１２第２センサ
１４１第１情報記憶部
１４２第２情報記憶部
１５制御部
１５１取得部
１５２推定部
１５３送信部
１５４表示部
１００推定装置
１２１第１情報記憶部
１２２第２情報記憶部
１３０制御部
１３１取得部
１３２推定部
１３３送信部 10 Terminal device (estimation device)
111 1st sensor 112 2nd sensor 141 1st information storage unit 142 2nd information storage unit 15 control unit 151 acquisition unit 152 estimation unit 153 transmission unit 154 display unit 100 estimation device 121 1st information storage unit 122 2nd information storage unit 130 Control unit 131 Acquisition unit 132 Estimating unit 133 Transmission unit

Claims

第１情報と、前記第１情報よりも高い頻度で検知される第２情報とを取得する取得部と、
前記第１情報と前記第２情報に基づいて所定の事象が生じたタイミングを推定する推定部と、
を備え、
前記取得部は、
前記所定の事象に対する検知精度が前記第２情報よりも高い前記第１情報を取得する
ことを特徴とする推定装置。 An acquisition unit that acquires the first information and the second information that is detected more frequently than the first information.
An estimation unit that estimates the timing at which a predetermined event occurs based on the first information and the second information.
With
The acquisition unit
An estimation device characterized by acquiring the first information whose detection accuracy for the predetermined event is higher than that of the second information.

前記推定部は、
前記第１情報と前記第２情報に基づいて前記所定の事象の発生を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の推定装置。 The estimation unit
The estimation device according to claim 1, wherein the occurrence of the predetermined event is estimated based on the first information and the second information.

前記推定部は、
前記第１情報により前記所定の事象が検知されたタイミング以前において、前記第２情報により前記所定の事象が検知されたタイミングを前記所定の事象が生じたタイミングとして推定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の推定装置。 The estimation unit
A claim characterized in that, before the timing at which the predetermined event is detected by the first information, the timing at which the predetermined event is detected by the second information is estimated as the timing at which the predetermined event occurs. 1 or the estimation device according to claim 2.

前記推定部は、
前記第１情報により前記所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、前記第２情報により前記所定の事象が検知されたタイミングを前記所定の事象が生じたタイミングとして推定する
ことを特徴とする請求項３に記載の推定装置。 The estimation unit
Between the timing when the predetermined event is detected by the first information and the detection timing before the timing, the timing when the predetermined event is detected by the second information is defined as the timing when the predetermined event occurs. The estimation device according to claim 3, wherein the estimation is performed.

前記推定部は、
前記第１情報により前記所定の事象が検知されたタイミングと当該タイミング以前の検知タイミングとの間において、前記第２情報により前記所定の事象が検知されたタイミングのうち、前記第２情報の変化の大きさに基づいて選択されるタイミングを前記所定の事象が生じたタイミングとして推定する
ことを特徴とする請求項４に記載の推定装置。 The estimation unit
Among the timings when the predetermined event is detected by the second information between the timing when the predetermined event is detected by the first information and the detection timing before the timing, the change of the second information The estimation device according to claim 4, wherein the timing selected based on the magnitude is estimated as the timing at which the predetermined event occurs.

前記推定部は、
前記所定の事象が生じたタイミングにおける前記第２情報を用いた学習により、前記所定の事象が生じたタイミングを推定する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の推定装置。 The estimation unit
The estimation device according to any one of claims 1 to 5, wherein the timing at which the predetermined event occurs is estimated by learning using the second information at the timing at which the predetermined event occurs. ..

前記推定部は、
前記第２情報により前記所定の事象が検知された場合に、前記第１情報を検知するセンサに前記第１情報を検知させる
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の推定装置。 The estimation unit
The invention according to any one of claims 1 to 6, wherein when the predetermined event is detected by the second information, the sensor that detects the first information detects the first information. Estimator.

前記取得部は、
所定のセンサにより検知された前記第１情報と、前記所定のセンサ以外のセンサにより検知された前記第２情報とを取得し、
前記推定部は、
前記所定の事象が生じたタイミングとして、屋外と屋内との間をユーザが移動したタイミングを推定する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の推定装置。 The acquisition unit
The first information detected by a predetermined sensor and the second information detected by a sensor other than the predetermined sensor are acquired.
The estimation unit
The estimation device according to any one of claims 1 to 7, wherein the timing at which the user moves between the outdoors and the indoors is estimated as the timing at which the predetermined event occurs.

前記取得部は、
ＧＰＳセンサにより検知された位置情報の精度を示す前記第１情報と、前記ＧＰＳセンサ以外のセンサにより検知された前記第２情報とを取得する
ことを特徴とする請求項８に記載の推定装置。 The acquisition unit
The estimation device according to claim 8, wherein the first information indicating the accuracy of the position information detected by the GPS sensor and the second information detected by a sensor other than the GPS sensor are acquired.

前記取得部は、
前記所定の事象の検知に用いる複数種類の第２情報を取得し、
前記推定部は、
前記複数種類の第２情報のうち、所定数以上の第２情報により前記所定の事象が検知されたタイミングに基づいて、前記所定の事象が生じたタイミングを推定する
ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の推定装置。 The acquisition unit
Acquire a plurality of types of second information used for detecting the predetermined event, and obtain
The estimation unit
Claim 1 is characterized in that the timing at which the predetermined event occurs is estimated based on the timing at which the predetermined event is detected by a predetermined number or more of the second information among the plurality of types of second information. The estimation device according to any one of 9 to 9.

前記推定部は、
前記複数種類の第２情報の各々により前記所定の事象が検知された複数のタイミングのうち、前記複数種類の第２情報の各々の変化の大きさに基づいて選択されるタイミングを前記所定の事象が生じたタイミングとして推定する
ことを特徴とする請求項１０に記載の推定装置。 The estimation unit
Among the plurality of timings in which the predetermined event is detected by each of the plurality of types of second information, the timing selected based on the magnitude of each change of the plurality of types of second information is selected as the predetermined event. The estimation device according to claim 10, wherein the timing of occurrence is estimated.

前記推定部は、
前記複数種類の第２情報の各々の重みと前記変化の大きさとに基づいて選択されるタイミングを前記所定の事象が生じたタイミングとして推定する
ことを特徴とする請求項１１に記載の推定装置。 The estimation unit
The estimation device according to claim 11, wherein a timing selected based on the weight of each of the plurality of types of second information and the magnitude of the change is estimated as the timing at which the predetermined event occurs.

コンピュータが実行する推定方法であって、
第１情報と、前記第１情報よりも高い頻度で検知される第２情報とを取得する取得工程と、
前記第１情報と前記第２情報に基づいて所定の事象が生じたタイミングを推定する推定工程と、
を含み、
前記取得工程は、
前記所定の事象に対する検知精度が前記第２情報よりも高い前記第１情報を取得する
ことを特徴とする推定方法。 An estimation method performed by a computer
An acquisition process for acquiring the first information and the second information detected more frequently than the first information.
An estimation process for estimating the timing at which a predetermined event occurs based on the first information and the second information, and
Including
The acquisition process is
An estimation method characterized in that the first information having a detection accuracy higher than that of the second information is acquired for the predetermined event.

第１情報と、前記第１情報よりも高い頻度で検知される第２情報とを取得する取得手順と、
前記第１情報と前記第２情報に基づいて所定の事象が生じたタイミングを推定する推定手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記取得手順は、
前記所定の事象に対する検知精度が前記第２情報よりも高い前記第１情報を取得する
ことを特徴とする推定プログラム。 An acquisition procedure for acquiring the first information and the second information detected more frequently than the first information.
An estimation procedure for estimating the timing at which a predetermined event occurs based on the first information and the second information, and
Let the computer run
The acquisition procedure is
An estimation program characterized by acquiring the first information whose detection accuracy for the predetermined event is higher than that of the second information.