JP2021189972A - Information processing apparatus, information processing method, and information processing program - Google Patents
Information processing apparatus, information processing method, and information processing program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2021189972A JP2021189972A JP2020097221A JP2020097221A JP2021189972A JP 2021189972 A JP2021189972 A JP 2021189972A JP 2020097221 A JP2020097221 A JP 2020097221A JP 2020097221 A JP2020097221 A JP 2020097221A JP 2021189972 A JP2021189972 A JP 2021189972A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- sensor
- unit
- terminal device
- information processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims abstract description 52
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 claims abstract description 7
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 41
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 22
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 8
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 abstract description 4
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 31
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 24
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 18
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 230000006870 function Effects 0.000 description 14
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 12
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 12
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 9
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 7
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 6
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 3
- 230000002354 daily effect Effects 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 3
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 2
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 2
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 1
- 230000004308 accommodation Effects 0.000 description 1
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 238000003287 bathing Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000003891 environmental analysis Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- 238000012797 qualification Methods 0.000 description 1
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 1
- 230000006403 short-term memory Effects 0.000 description 1
- 239000004984 smart glass Substances 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method and an information processing program.
所定の空間における音を種別ごとに集積した音統計データベースを構成する技術が開示されている。 A technique for constructing a sound statistics database in which sounds in a predetermined space are collected for each type is disclosed.
しかしながら、上記の従来技術では、所定の空間に設置した録音装置等を用いた定点観測を想定しており、環境音の収集や分析が十分であるとは言えない。 However, in the above-mentioned conventional technique, fixed point observation using a recording device or the like installed in a predetermined space is assumed, and it cannot be said that the collection and analysis of environmental sounds are sufficient.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、環境情報の収集能力を向上することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to improve the ability to collect environmental information.
本願に係る情報処理装置は、センサを有する移動可能な端末装置が同時期に取得したセンサ情報と位置情報とを取得する取得部と、前記取得部により取得された位置情報と対応する領域と、該領域と対応する位置情報と同時期に取得されたセンサ情報を集約した集約情報とを紐づける紐付部と、を備えることを特徴とする。 The information processing device according to the present application includes an acquisition unit that acquires sensor information and position information acquired by a movable terminal device having a sensor at the same time, an area corresponding to the position information acquired by the acquisition unit, and an area corresponding to the position information. It is characterized by including a linking portion for associating the position information corresponding to the region with the aggregated information obtained by aggregating the sensor information acquired at the same time.
実施形態の一態様によれば、環境情報の収集能力を向上することができる。 According to one aspect of the embodiment, the ability to collect environmental information can be improved.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と記載する)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情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の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 information processing apparatus, the information processing method, and the embodiment for implementing the information processing program (hereinafter referred to as “the embodiment”) according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that this embodiment does not limit the information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application. Further, in the following embodiments, the same parts are designated by the same reference numerals, and duplicate explanations are omitted.
〔1.情報処理方法の概要〕
まず、図1を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図1では、HaaS(Hardware as a Service)を活用して環境情報を収集し、その環境情報を不動産検索サービスに利用する場合を例に挙げて説明する。
[1. Overview of information processing method]
First, with reference to FIG. 1, an outline of an information processing method performed by the information processing apparatus according to the embodiment will be described. FIG. 1 is an explanatory diagram showing an outline of an information processing method according to an embodiment. In FIG. 1, a case where environmental information is collected by utilizing HaaS (Hardware as a Service) and the environmental information is used for a real estate search service will be described as an example.
図1に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と情報提供装置100とを含む。端末装置10と情報提供装置100とは、それぞれネットワークN(図2参照)を介して有線又は無線で互いに通信可能に接続される。
As shown in FIG. 1, the information processing system 1 includes a
端末装置10は、ユーザUにより利用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、4G(Generation)やLTE(Long Term Evolution)等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置10は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、ユーザから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作としてもよい。また、端末装置10は、スマートデバイスのみならず、デスクトップPC(Personal Computer)やノートPC等の情報処理装置であってもよい。ここでは、スマートフォンを例に説明する。
The
情報提供装置100は、ユーザUの端末装置10から、端末装置10に搭載された各種センサ(Sensor:検知器)の出力であるセンサ情報(センサデータ)と位置情報とを取得する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。ここでは、情報提供装置100は、不特定多数の端末装置10のそれぞれから、センサ情報と位置情報とを取得し、センサ情報と位置情報とを紐づけてデータベースに記憶する。そして、ユーザUの端末装置10から不動産に関する検索クエリを取得した際に、不動産の位置情報を特定し、不動産の位置情報と所定の関係にある位置情報に紐づけられたセンサ情報を、不動産に関するセンサ情報として特定する。
The
〔1−1.データ収集及び不動産検索サービスを提供する際の情報処理方法の概要〕
まず、図1を参照して、データ収集及び不動産検索サービスを提供する際の情報処理方法の概要について説明する。
[1-1. Overview of information processing methods when providing data collection and real estate search services]
First, with reference to FIG. 1, an outline of an information processing method for providing a data collection and a real estate search service will be described.
図1に示すように、情報提供装置100は、日常的に(常時/周期的に/所定のタイミングで)、各地に所在する建物内外の移動可能な複数の端末装置10のそれぞれからセンサ情報と位置情報とを受信する(ステップS1)。
As shown in FIG. 1, the
なお、端末装置10は、普段からセンサ情報と位置情報とを取得して蓄積しておき、所定のタイミングで(例えば1日5回等)、蓄積しているセンサ情報と位置情報とを情報提供装置100に送信するようにしてもよい。
The
このとき、端末装置10は移動中であってもよいし、一か所に留まっていてもよい。また、情報提供装置100は、建物内外を移動する同じ端末装置10からセンサ情報と位置情報とを受信してもよい。センサ情報は、例えば環境音、気圧、照度等である。環境音は、音の種別毎(例えば生活音別)にカテゴライズ(分類)されていてもよい。また、位置情報は、端末装置10がセンサ情報を取得した時点での位置情報である。なお、位置情報も広義ではセンサ情報に該当する。また、センサ情報や位置情報には、端末装置10がそのセンサ情報や位置情報を取得した日時に関する情報も含まれる。
At this time, the
図1の例では、情報提供装置100は、ユーザU1〜U5が所持する端末装置10A〜10Eのそれぞれからセンサ情報と位置情報とを受信する。このうち、ユーザU1の端末装置10Aと、ユーザU4の端末装置10Dは、建物外部(屋外)に存在する。ユーザU2の端末装置10Bと、ユーザU3の端末装置10Cと、ユーザU5の端末装置10Eは、建物内部(屋内)に存在する。なお、同じ建物内部(屋内)に存在するユーザUの端末装置10は、それぞれ同じ建物内の上下階や隣同士の部屋に存在してもよい。また、ユーザU1〜U5は、同一人であってもよい。また、端末装置10A〜10Eは、同一の装置であってもよい。
In the example of FIG. 1, the
そして、情報提供装置100は、端末装置10から受信したセンサ情報と位置情報とを紐づけてデータベースに記憶する(ステップS2)。
Then, the
例えば、情報提供装置100は、センサ情報と位置情報とを紐づけてデータベースに蓄積し、所定の期間(例えば、一週間/一か月/半年/1年等)保持する。なお、実際には、期間を定めず、蓄積し続けてもよい。例えば、ある場所で普段から生活していると、その場所のセンサ情報と位置情報とは徐々に蓄積されていく。
For example, the
なお、情報提供装置100は、位置情報と対応する領域(空間)を特定してもよい。位置情報と対応する領域は、不動産検索の対象となる領域である。例えば、情報提供装置100は、ユーザUが平日/休日の日中/夜間に長時間滞在している場合、位置情報と対応する領域がオフィス/自宅であることが特定できる。また、端末装置10から受信したセンサ情報と位置情報とを受信する際に、位置情報と対応する領域がどのような場所であるか(オフィスか自宅か)をユーザUに問い合わせてもよい。
The
このとき、情報提供装置100は、端末装置10から受信した位置情報と対応する領域と、当該領域と対応する位置情報と同時期に取得されたセンサ情報を集約した集約情報とを紐づける。なお、情報提供装置100は、センサ情報を平均、集約、要約した情報を集約情報とする。すなわち、情報提供装置100は、センサ情報として、異常値を省いた情報を用いる。例えば、情報提供装置100は、環境音を示す数値のうち、平均値との差分が大きいものを除外する。これにより、突発的な異常値を排除する。したがって、ある位置において、普段は静かであるにもかかわらず突発的にうるさい状況となった場合は、その位置は静かであるものとする。また、普段はうるさいのに突発的に静かになった場合は、その位置はうるさいものとする。
At this time, the
その後、情報提供装置100は、不動産(物件)を検索するユーザUの端末装置10から、不動産に関する検索クエリ(検索キーワード)を受信する(ステップS3)。
After that, the
不動産は、例えばマンション・アパート等の集合住宅や、戸建住宅等である。なお、実際には、不動産は、企業等のオフィスビル、店舗等の商業施設、ホテル等の宿泊施設、学校等の教育機関、病院等の医療機関、研究所等の研究機関、工場等の産業プラント、配送センター等の物流拠点等であってもよい。また、大型商業施設(ショッピングセンター/アウトレットモール/地下街)、娯楽施設(テーマパーク/遊園地/遊戯場/動物園/水族館/プール/入浴施設)、文化施設(ホール/劇場/図書館/美術館/博物館)、複合施設、スポーツ施設、寺社仏閣、サービスエリア(SA)やパーキングエリア(PA)、又は鉄道駅や道の駅、空港、港湾(乗船場)等であってもよい。また、観光スポット、公園、水辺、キャンプ場等であってもよい。 Real estate is, for example, condominiums, apartments, and other condominiums, and detached houses. In reality, real estate is used in office buildings such as companies, commercial facilities such as stores, accommodation facilities such as hotels, educational institutions such as schools, medical institutions such as hospitals, research institutes such as research institutes, and industries such as factories. It may be a distribution base such as a plant or a distribution center. In addition, large commercial facilities (shopping centers / outlet malls / underground streets), entertainment facilities (theme parks / amusement parks / amusement parks / zoos / aquariums / pools / bathing facilities), cultural facilities (halls / theaters / libraries / museums / museums) , Complex facilities, sports facilities, temples and shrines, service areas (SA) and parking areas (PA), railway stations, roadside stations, airports, ports (boarding areas), etc. It may also be a tourist spot, a park, a waterside, a campsite, or the like.
また、不動産は、例えば壁、間仕切り(パーテーション)、床、天井等で仕切られた空間を有する。空間は、例えば建物内の部屋や、倉庫、通路等である。なお、玄関、廊下、風呂、トイレ、車庫等を含めてもよい。すなわち、空間は、人が滞在、出入り又は通過する場所である。空間は、人が居住又は勤務する場所であってもよく、人に利用される物品が保管される場所であってもよい。なお、空間は、屋内に限らず、屋外であってもよい。また、不動産において、空間は、1つであってもよく、複数であってもよい。 Further, real estate has a space partitioned by, for example, a wall, a partition, a floor, a ceiling, or the like. The space is, for example, a room in a building, a warehouse, a passage, or the like. The entrance, corridor, bath, toilet, garage, etc. may be included. That is, a space is a place where a person stays, enters, exits, or passes. The space may be a place where a person lives or works, or may be a place where goods used by a person are stored. The space is not limited to indoors, but may be outdoors. Further, in real estate, the space may be one or a plurality.
なお、実際には、情報提供装置100は、キーワード検索に限らず、ユーザUが端末装置10に表示された地図上で特定の地点(位置)を指し示すことにより、その地点に対応する不動産を検索するようにしてもよい。
In reality, the
情報提供装置100は、検索クエリに応じた不動産の位置情報を特定する。例えば、情報提供装置100は、検索クエリとして特定の不動産の名称を受信した場合には、不動産の名称から当該不動産の位置情報を特定する。例えば、情報提供装置100は、不動産の名称に基づく検索結果から、当該不動産の位置情報を抽出する。また、情報提供装置100は、検索クエリとして位置情報を受信した場合(例えば、ユーザUにより地図上の特定の地点が指定された場合)には、当該位置情報が示す不動産を特定する。これにより、「不動産の位置情報」が特定される。そして、情報提供装置100は、センサ情報に紐づけられた位置情報と、不動産の位置情報とを照合し、照合の結果、センサ情報に紐づけられた位置情報と、不動産の位置情報とが所定の条件を満たす場合、位置情報に紐づけられたセンサ情報を、その不動産に関するセンサ情報として特定する(ステップS4)。
The
例えば、情報提供装置100は、センサ情報に紐づけられた位置情報と、不動産の位置情報とが一致する場合には、そのセンサ情報を、その不動産に関するセンサ情報として特定してもよい。また、情報提供装置100は、その不動産を中心とした所定範囲内(半径100m以内等)にある位置情報に紐づけられたセンサ情報を、その不動産に関するセンサ情報として特定してもよい。
For example, when the position information associated with the sensor information and the position information of the real estate match, the
また、情報提供装置100は、その不動産の建物内や室内に該当する位置情報に紐づけられたセンサ情報と、その不動産の屋外の敷地内や近所に該当する位置情報に紐づけられたセンサ情報とを、その不動産に関するセンサ情報として特定してもよい。
Further, the
また、情報提供装置100は、特定されたその不動産に関するセンサ情報に基づいて、その不動産の室内環境及び周辺環境を分析して評価してもよい。例えば、情報提供装置100は、センサ情報が取得された際に、環境音、気圧、照度等に基づいて、紐づけられた空間が屋内か屋外かを推定してもよいし、その空間の外の天気や天候等を推定してもよい。そして、情報提供装置100は、このような空間の検索(例えば、不動産検索)が行われた際に、空間が屋外か屋内かについての推定結果や、平均的な天気や天候等といった推定結果、もしくはこれらの推定結果に基づく情報を提供してもよい。また、環境音に基づいて、室内の防音性や上下階/隣室の生活音、夜間の静けさ等を推定してもよい。また、隣接する道路の交通量や車両の通過音等を推定してもよい。また、特定の施設等の混雑状況等を推定してもよい。また、気圧に基づいて、室内の気密度や建物内のフロアの階数を推定してもよい。また、照度に基づいて、近隣の建築物や高架構造物等に日照権が侵害(日当たりが阻害)されていないかを推定してもよい。また、光度(明るい、自然光がある、暗い)を推定してもよい。
Further, the
さらに、情報提供装置100は、検索クエリとして所定のセンサ情報に関するキーワードを受信した場合には、当該キーワードに合致するセンサ情報が得られる不動産を示す位置情報を特定する。このとき、当該キーワードに合致するセンサ情報も特定する。例えば、キーワードが「騒音が小さい」等である場合には、環境音が小さいセンサ情報を抽出し、抽出されたセンサ情報が得られる不動産を示す位置情報を特定する。
Further, when the
なお、不動産の名称は、不動産を一意に示す情報であれば良い。例えば、略称や愛称、俗称であってもよいし、識別番号、家屋番号、地番等であってもよい。また、不動産の顕著な特徴を示すキーワードやキャッチフレーズ等であってもよい。また、例えばマンション名や地域名であってもよい。また、不動産の位置情報は、住所等であってもよい。 The name of the real estate may be any information that uniquely indicates the real estate. For example, it may be an abbreviation, a nickname, a common name, an identification number, a house number, a lot number, or the like. In addition, it may be a keyword or a catchphrase indicating a remarkable feature of real estate. Further, for example, it may be an apartment name or an area name. Further, the location information of the real estate may be an address or the like.
すなわち、情報提供装置100は、検索クエリに応じた不動産の位置情報を特定し、特定された位置情報に基づいて、不動産で得られるセンサ情報を特定する。なお、情報提供装置100は、検索クエリに対して複数の不動産がヒットした場合には、検索結果として得られたそれらの不動産のうち、ユーザUが選択した1つの不動産について、その位置情報を特定する。
That is, the
また、情報提供装置100は、検索クエリが位置情報である場合には、当該位置情報が示す不動産で得られるセンサ情報を特定する。
Further, when the search query is location information, the
また、情報提供装置100は、検索クエリが所定のセンサ情報に関するキーワードである場合には、当該キーワードに合致するセンサ情報が得られる不動産を示す位置情報を特定する。このとき、当該キーワードに合致するセンサ情報も特定する。
Further, when the search query is a keyword related to the predetermined sensor information, the
そして、情報提供装置100は、ユーザUの端末装置10に、検索クエリに対する検索結果を送信する(ステップS5)。
Then, the
例えば、情報提供装置100は、ユーザUの端末装置10に、その不動産に関する検索結果として、その不動産に関する詳細情報(位置情報を含む)とともに、その不動産に関するセンサ情報(環境音、気圧、照度等)を提供してもよい。
For example, the
このとき、情報提供装置100は、その不動産に関するセンサ情報を、不動産の建物内外について、端末装置10によりセンサ情報が取得したタイミング(時間帯等)ごとに分けて選択可能な形式(リンク、アイコン等)で提供してもよい。
At this time, the
例えば、不動産(物件)を検索しているユーザUは、その不動産の建物内外について、昼間/夜間に取得されたセンサ情報や、平日/休日に取得されたセンサ情報、晴天/雨天時に取得されたセンサ情報等を確認できるようにしてもよい。この場合、それぞれの状況における不動産の建物内外の環境を知ることができる。 For example, the user U who is searching for a real estate (property) has sensor information acquired during the daytime / nighttime, sensor information acquired on weekdays / holidays, and acquired during fine weather / rainy weather for the inside and outside of the real estate building. It may be possible to confirm sensor information and the like. In this case, it is possible to know the environment inside and outside the real estate building in each situation.
以上のように、本実施形態では、情報提供装置100は、例えば各ユーザの端末装置10から、端末装置10の位置情報と、端末装置10のセンサで検知した環境音、気圧、照度等とを取得し、端末装置10の位置情報と環境音等とを紐づけたデータベースを構築する。そして、情報提供装置100は、検索したい不動産の位置情報を特定することにより、端末装置10の位置情報と不動産の位置情報とを照合し、端末装置10から取得した環境音等を、その不動産の環境音等として特定する。これにより、環境音等を特定した不動産検索が可能になり、不動産検索の機能が充実される。例えば、環境音、気密度、照度等を特定して、用途に合った不動産を検索することができる。
As described above, in the present embodiment, the
〔2.情報処理システムの構成例〕
次に、図2を用いて、実施形態に係る情報提供装置100が含まれる情報処理システム1の構成について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理システム1の構成例を示す図である。図2に示すように、実施形態に係る情報処理システム1は、端末装置10と情報提供装置100とを含む。これらの各種装置は、ネットワークNを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークNは、例えば、LAN(Local Area Network)や、インターネット等のWAN(Wide Area Network)である。
[2. Information processing system configuration example]
Next, the configuration of the information processing system 1 including the
また、図2に示す情報処理システム1に含まれる各装置の数や種類は図示したものに限られない。例えば、図2では、図示の簡略化のため、端末装置10を1種類のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、2種類以上であってもよい。
Further, the number and types of each device included in the information processing system 1 shown in FIG. 2 are not limited to those shown in the figure. For example, in FIG. 2, for simplification of the illustration, only one type of
端末装置10は、ユーザUによって使用される情報処理装置であって、各種センサを有し、持ち運んだり移動させたりすることが可能な小型の可搬型機器や移動型機器である。例えば、端末装置10は、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイスである。なお、実際には、フィーチャーフォン、PC(Personal Computer)、PDA(Personal Digital Assistant)、カーナビゲーションシステム、スマートウォッチやヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブルデバイス(Wearable Device)、スマートグラス、スマートスピーカ、360度カメラ等であってもよい。
The
また、かかる端末装置10は、LTE(Long Term Evolution)、4G(4th Generation)、5G(5th Generation:第5世代移動通信システム)等の無線通信網や、Bluetooth(登録商標)、無線LAN(Local Area Network)等の近距離無線通信を介してネットワークNに接続し、情報提供装置100と通信することができる。
Further, the
情報提供装置100は、例えばPCやサーバ装置、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、情報提供装置100は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。
The
〔3.端末装置の構成例〕
次に、図3を用いて、端末装置10の構成について説明する。図3は、端末装置10の構成例を示す図である。図3に示すように、端末装置10は、通信部11と、表示部12と、入力部13と、測位部14と、センサ部20と、制御部30(コントローラ)と、記憶部40とを備える。
[3. Configuration example of terminal device]
Next, the configuration of the
(通信部11)
通信部11は、ネットワークN(図2参照)と有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、情報提供装置100との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部11は、NIC(Network Interface Card)やアンテナ等によって実現される。
(Communication unit 11)
The communication unit 11 is connected to the network N (see FIG. 2) by wire or wirelessly, and transmits / receives information to / from the
(表示部12)
表示部12は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部12は、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)や有機ELディスプレイ(Organic Electro-Luminescent Display)である。また、表示部12は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。
(Display unit 12)
The display unit 12 is a display device that displays various information such as position information. For example, the display unit 12 is a liquid crystal display (LCD) or an organic EL display (Organic Electro-Luminescent Display). Further, the display unit 12 is a touch panel type display, but the display unit 12 is not limited thereto.
(入力部13)
入力部13は、ユーザUから各種操作を受け付ける入力デバイスである。入力部13は、例えば、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。また、表示部12がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部12の一部が入力部13として機能する。なお、入力部13は、ユーザUから音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。
(Input unit 13)
The input unit 13 is an input device that receives various operations from the user U. The input unit 13 has, for example, a button for inputting characters, numbers, and the like. When the display unit 12 is a touch panel type display, a part of the display unit 12 functions as an input unit 13. The input unit 13 may be a microphone or the like that accepts voice input from the user U. The microphone may be wireless.
(測位部14)
測位部14は、GPS(Global Positioning System)の衛星から送出される信号(電波)を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置10の現在位置を示す位置情報(例えば、緯度および経度)を取得する。すなわち、測位部14は、端末装置10の位置を測位する。なお、GPSは、GNSS(Global Navigation Satellite System)の一例に過ぎない。
(Positioning unit 14)
The positioning unit 14 receives a signal (radio wave) transmitted from a GPS (Global Positioning System) satellite, and based on the received signal, position information (for example, latitude) indicating the current position of the
また、測位部14は、GPS以外にも、種々の手法により位置を測位することができる。例えば、測位部14は、位置補正等のための補助的な測位手段として、下記のように、端末装置10の様々な通信機能を利用して位置を測位してもよい。
In addition, the positioning unit 14 can position the position by various methods other than GPS. For example, the positioning unit 14 may position the position by using various communication functions of the
(Wi−Fi測位)
例えば、測位部14は、端末装置10のWi−Fi(登録商標)通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置10の位置を測位する。具体的には、測位部14は、Wi−Fi通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置10の位置を測位する。
(Wi-Fi positioning)
For example, the positioning unit 14 positions the position of the
(ビーコン測位)
また、測位部14は、端末装置10のBluetooth(登録商標)機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部14は、Bluetooth機能によって接続されるビーコン(beacon)発信機と接続することにより、端末装置10の位置を測位する。
(Beacon positioning)
Further, the positioning unit 14 may position the position by using the Bluetooth (registered trademark) function of the
(地磁気測位)
また、測位部14は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置10が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置10の位置を測位する。
(Geomagnetic positioning)
Further, the positioning unit 14 positions the position of the
(RFID測位)
また、例えば、端末装置10が駅改札や店舗等で使用される非接触型ICカードと同等のRFID(Radio Frequency Identification)タグの機能を備えている場合、もしくはRFIDタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置10によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部14は、かかる情報を取得することで、端末装置10の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置10が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。
(RFID positioning)
Further, for example, when the
測位部14は、必要に応じて、上述した測位手段の一つ又は組合せを用いて、端末装置10の位置を測位してもよい。
The positioning unit 14 may position the position of the
(センサ部20)
センサ部20は、端末装置10に搭載される各種のセンサを含む。図3に示す例では、センサ部20は、加速度センサ21と、ジャイロセンサ22と、気圧センサ23と、気温センサ24と、音センサ25と、光センサ26と、磁気センサ27と、画像センサ(カメラ)28とを備える。
(Sensor unit 20)
The sensor unit 20 includes various sensors mounted on the
なお、上記した各センサ21〜28は、あくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、センサ部20は、各センサ21〜28のうちの一部を備える構成であってもよいし、各センサ21〜28に加えてあるいは代えて、湿度センサ等その他のセンサを備えてもよい。
It should be noted that the above-mentioned
加速度センサ21は、例えば、3軸加速度センサであり、端末装置10の移動方向、速度、および、加速度等の端末装置10の物理的な動きを検知する。ジャイロセンサ22は、端末装置10の角速度等に基づいて3軸方向の傾き等の端末装置10の物理的な動きを検知する。気圧センサ23は、例えば端末装置10の周囲の気圧を検知する。
The
端末装置10は、上記した加速度センサ21やジャイロセンサ22、気圧センサ23等を備えることから、これらの各センサ21〜23等を利用した歩行者自律航法(PDR:Pedestrian Dead-Reckoning)等の技術を用いて端末装置10の位置を測位することが可能になる。これにより、GPS等の測位システムでは取得することが困難な屋内での位置情報を取得することが可能になる。
Since the
例えば、加速度センサ21を利用した歩数計により、歩数や歩くスピード、歩いた距離を算出することができる。また、ジャイロセンサ22を利用して、ユーザUの進行方向や視線の方向、体の傾きを知ることができる。また、気圧センサ23で検知した気圧から、ユーザUの端末装置10が存在する高度やフロアの階数を知ることもできる。
For example, a pedometer using an
気温センサ24は、例えば端末装置10の周囲の気温を検知する。音センサ25は、例えば端末装置10の周囲の音を検知する。光センサ26は、端末装置10の周囲の照度を検知する。磁気センサ27は、例えば端末装置10の周囲の地磁気を検知する。画像センサ28は、端末装置10の周囲の画像を撮像する。
The air temperature sensor 24 detects, for example, the air temperature around the
上記した気圧センサ23、気温センサ24、音センサ25、光センサ26および画像センサ28は、それぞれ気圧、気温、音、照度を検知したり、周囲の画像を撮像したりすることで、端末装置10の周囲の環境や状況等を検知することができる。また、端末装置10の周囲の環境や状況等から、端末装置10の位置情報の精度を向上させることが可能になる。
The
(制御部30)
制御部30は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部30は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部30は、送信部31と、受信部32と、処理部33とを備える。
(Control unit 30)
The control unit 30 includes, for example, a microcomputer having a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM, an input / output port, and various circuits. Further, the control unit 30 may be configured by hardware such as an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array). The control unit 30 includes a transmission unit 31, a reception unit 32, and a processing unit 33.
(送信部31)
送信部31は、例えば入力部13を用いてユーザUにより入力された各種情報や、端末装置10に搭載された各センサ21〜28によって検知された各種情報、測位部14によって測位された端末装置10の位置情報等を、通信部11を介して情報提供装置100へ送信することができる。
(Transmitting unit 31)
The transmission unit 31 is, for example, various information input by the user U using the input unit 13, various information detected by the
(受信部32)
受信部32は、通信部11を介して、情報提供装置100から提供される各種情報や、情報提供装置100からのセンサ情報の要求を受信することができる。
(Receiver 32)
The receiving unit 32 can receive various information provided by the
(処理部33)
処理部33は、表示部12等を含め、端末装置10全体を制御する。例えば、処理部33は、送信部31によって送信される各種情報や、受信部32によって受信された情報提供装置100からの各種情報を表示部12へ出力して表示させることができる。
(Processing unit 33)
The processing unit 33 controls the entire
(記憶部40)
記憶部40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、又は、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部40には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。
(Memory unit 40)
The storage unit 40 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as an HDD (Hard Disk Drive), an SSD (Solid State Drive), or an optical disk. To. Various programs, various data, and the like are stored in the storage unit 40.
〔4.情報提供装置の構成例〕
次に、図4を用いて、実施形態に係る情報提供装置100の構成について説明する。図4は、実施形態に係る情報提供装置100の構成例を示す図である。図4に示すように、情報提供装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。
[4. Configuration example of information providing device]
Next, the configuration of the
(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。また、通信部110は、ネットワークN(図2参照)と有線又は無線で接続される。
(Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. Further, the communication unit 110 is connected to the network N (see FIG. 2) by wire or wirelessly.
(記憶部120)
記憶部120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、又は、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。図4に示すように、記憶部120は、ユーザ情報データベース121と、センサ情報データベース122と、不動産情報データベース123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 (Random Access Memory) or a flash memory (Flash Memory), or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As shown in FIG. 4, the storage unit 120 has a
(ユーザ情報データベース121)
ユーザ情報データベース121は、ユーザUに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報データベース121は、ユーザUの属性等の種々の情報を記憶する。図5は、ユーザ情報データベース121の一例を示す図である。図5に示した例では、ユーザ情報データベース121は、「ユーザID(Identifier)」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「端末ID」といった項目を有する。
(User information database 121)
The
「ユーザID」は、ユーザUを識別するための識別情報を示す。また、「年齢」は、ユーザIDにより識別されるユーザUの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば35歳等、ユーザIDにより識別されるユーザUの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザIDにより識別されるユーザUの性別を示す。 The "user ID" indicates identification information for identifying the user U. Further, "age" indicates the age of the user U identified by the user ID. The "age" may be a specific age of the user U identified by the user ID, for example, 35 years old. Further, "gender" indicates the gender of the user U identified by the user ID.
また、「自宅」は、ユーザIDにより識別されるユーザUの自宅の位置情報を示す。なお、図5に示す例では、「自宅」は、「LC11」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。 Further, "home" indicates the location information of the home of the user U identified by the user ID. In the example shown in FIG. 5, "home" is illustrated with an abstract reference numeral such as "LC11", but may be latitude / longitude information or the like. Further, for example, "home" may be a region name or an address.
また、「勤務地」は、ユーザIDにより識別されるユーザUの勤務地(学生の場合は学校)の位置情報を示す。なお、図5に示す例では、「勤務地」は、「LC12」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。 Further, the "work location" indicates the location information of the work location (school in the case of a student) of the user U identified by the user ID. In the example shown in FIG. 5, the “work location” is illustrated with an abstract code such as “LC12”, but may be latitude / longitude information or the like. Further, for example, the "work location" may be a region name or an address.
また、「端末ID」は、ユーザIDにより識別されるユーザUが現在利用している端末装置10(稼働中の端末装置)を識別するための識別情報を示す。なお、「端末ID」は、複数であってもよい。すなわち、1人のユーザUが複数の端末装置を同時に利用してもよい。また、「端末ID」は、端末装置10の種別を示す情報を含んでいてもよい。
Further, the "terminal ID" indicates identification information for identifying the terminal device 10 (operating terminal device) currently used by the user U identified by the user ID. The number of "terminal IDs" may be plural. That is, one user U may use a plurality of terminal devices at the same time. Further, the "terminal ID" may include information indicating the type of the
例えば、図5に示す例において、ユーザID「U1」により識別されるユーザUの年齢は、「20代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザUは、自宅が「LC11」であることを示す。また、例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザUは、勤務地が「LC12」であることを示す。また、例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザUは端末ID「D1」により識別される端末装置10を利用していることを示す。
For example, in the example shown in FIG. 5, the age of the user U identified by the user ID "U1" is "20's", and the gender is "male". Further, for example, the user U identified by the user ID "U1" indicates that the home is "LC11". Further, for example, the user U identified by the user ID "U1" indicates that the work location is "LC12". Further, for example, it is shown that the user U identified by the user ID "U1" is using the
ここで、図5に示す例では、「U1」、「LC11」、「LC12」および「D1」といった抽象的な値を用いて図示するが、「U1」、「LC11」、「LC12」および「D1」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な値を図示する場合がある。 Here, in the example shown in FIG. 5, although illustrated using abstract values such as “U1”, “LC11”, “LC12” and “D1”, “U1”, “LC11”, “LC12” and “ It is assumed that information such as a specific character string or a numerical value is stored in "D1". Hereinafter, abstract values may be illustrated also in figures relating to other information.
なお、ユーザ情報データベース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、ユーザ情報データベース121は、ユーザUの端末装置10に関する各種情報を記憶してもよい。また、ユーザ情報データベース121は、ユーザUのデモグラフィック(人口統計学的属性)、サイコグラフィック(心理学的属性)、ジオグラフィック(地理学的属性)、ベヘイビオラル(行動学的属性)等の属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報データベース121は、氏名、家族構成、職業、職位、収入、資格、居住形態(戸建、マンション等)、車の有無、通学・通勤時間、通学・通勤経路、定期券区間(駅、路線等)、利用頻度の高い駅(自宅・勤務地の最寄駅以外)、行動履歴(利用頻度の高い位置情報)、習い事(場所、時間帯等)、趣味、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。また、ユーザ情報データベース121は、ユーザUが検索エンジン等に入力した検索クエリ(検索キーワード)に関する情報を記憶してもよい。
The
(センサ情報データベース122)
センサ情報データベース122は、センサ出力に関する各種情報を記憶する。例えば、センサ情報データベース122は、ユーザUの端末装置10からのセンサ情報と位置情報とを紐づけて記憶する。図6は、センサ情報データベース122の一例を示す図である。図6に示した例では、センサ情報データベース122は、「端末ID」、「取得日時」、「センサ情報」、「位置情報」といった項目を有する。
(Sensor information database 122)
The
「端末ID」は、センサ情報と位置情報との出所である端末装置10を識別するための識別情報を示す。また、「端末ID」は、端末装置10の種別を示す情報を含んでいてもよい。なお、センサ情報と位置情報との出所である端末装置10を特定する必要がない場合には、「端末ID」は無くてもよい。
The "terminal ID" indicates identification information for identifying the
「取得日時」は、端末装置10がセンサ情報と位置情報とを取得した日時を示す。なお、情報提供装置100が端末装置10からリアルタイムでセンサ情報と位置情報とを取得している場合には、情報提供装置100が端末装置10からセンサ情報と位置情報とを取得した日時であってもよい。また、「取得日時」は、年月日時分秒に限らず、曜日、昼間/夜間等に関する情報を含んでいてもよい。
The “acquisition date and time” indicates the date and time when the
「センサ情報」は、端末装置10の各種センサの出力(検知結果)を示す。「センサ情報」は、例えば環境音、気圧、照度等である。環境音は、音の種別毎(例えば生活音別)にカテゴライズ(分類)されている。すなわち、「センサ情報」のうち環境音は、生活音の種別ごとに記憶される。生活音は、室内の日常生活において発生する音であり、例えば、足音、話し声、ドアの開閉音、洗濯機や掃除機等の使用音、テレビやステレオ等の音等である。なお、環境音として必要なのは音量や音の性質等であって、会話内容や番組内容、及び個人情報やプライバシーに関する音(少なくとも出所や個人を特定できる音)等はぼかしていてもよい。
"Sensor information" indicates the output (detection result) of various sensors of the
「位置情報」は、端末装置10がセンサ情報を取得した時点での位置情報を示す。「位置情報」は、例えばGPSやPDR等で測位した位置情報である。なお、「位置情報」は、位置情報と対応する領域を示す情報であってもよい。
The "position information" indicates the position information at the time when the
例えば、図6に示す例において、端末ID「D1」により識別される端末装置10は、取得日時「取得日時#11」に、センサ情報「センサ情報#11」と位置情報「位置情報#11」とを取得していることを示す。
For example, in the example shown in FIG. 6, the
なお、センサ情報データベース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。例えば、センサ情報データベース122は、センサ情報を保管する有効期限に関する情報を記憶してもよい。また、センサ情報データベース122は、センサ情報の分析結果(環境の評価結果)に関する情報を記憶してもよい。また、センサ情報データベース122は、端末装置10のユーザUが入力したセンサ情報取得時の状況等に関するコメントに関する情報を記憶してもよい。なお、コメントは、テキストでも音声でもよい。
The
(不動産情報データベース123)
不動産情報データベース123は、不動産に関する各種情報を記憶する。例えば、不動産情報データベース123は、検索クエリに応じた不動産の詳細情報や位置情報を記憶する。図7は、不動産情報データベース123の一例を示す図である。図7に示した例では、不動産情報データベース123は、「物件ID」、「不動産情報」、「位置情報」といった項目を有する。
(Real estate information database 123)
The real
「物件ID」は、不動産(物件)を識別するための識別情報を示す。なお、不動産を識別する必要がない場合には、「物件ID」は無くてもよい。 The "property ID" indicates identification information for identifying a real estate (property). If it is not necessary to identify the real estate, the "property ID" may not be present.
「不動産情報」は、不動産に関する詳細情報を示す。具体的は、「不動産情報」は、不動産に関する検索クエリに応じた検索結果として提示される各種情報を示す。例えば、「不動産情報」は、不動産の名称や種別、不動産が所在する地域名、建物の間取り、建物内のフロアの階数、不動産の所有者や仲介業者、不動産の賃料や価格、駐車場の有無、最寄駅及び駅からの所要時間、周辺環境、近隣施設等を示す情報であってもよい。 "Real estate information" indicates detailed information about real estate. Specifically, "real estate information" indicates various information presented as search results in response to a search query related to real estate. For example, "real estate information" includes the name and type of real estate, the name of the area where the real estate is located, the floor plan of the building, the number of floors in the building, the owner or broker of the real estate, the rent or price of the real estate, and the presence or absence of a parking lot. , The information indicating the nearest station and the time required from the station, the surrounding environment, neighboring facilities, etc. may be used.
「位置情報」は、不動産が所在する場所の位置情報を示す。「位置情報」は、例えばGPSやPDR等で測位した位置情報である。なお、「位置情報」は、位置情報と対応する領域を示す情報であってもよい。すなわち、当該「位置情報」は、上述したセンサ情報データベース122の「位置情報」と照合可能な情報であれば良い。
"Location information" indicates the location information of the place where the real estate is located. The "position information" is, for example, position information measured by GPS, PDR, or the like. The "location information" may be information indicating an area corresponding to the location information. That is, the "position information" may be any information that can be collated with the "position information" of the
例えば、図7に示す例において、物件ID「物件#1」により識別される不動産(物件)は、不動産情報「不動産情報#1」を有し、位置情報「位置情報#1」で示される場所に所在している。 For example, in the example shown in FIG. 7, the real estate (property) identified by the property ID “property # 1” has the real estate information “real estate information # 1” and the location indicated by the location information “location information # 1”. It is located in.
なお、不動産情報データベース123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、不動産情報データベース123は、不動産に関する口コミや評判、所定の評価指標に基づく評価結果等に関する情報を記憶してもよい。
The real
(制御部130)
図4に戻り、説明を続ける。制御部130は、コントローラ(Controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等によって、情報提供装置100の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAM等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図4に示す例では、制御部130は、取得部131と、集積部132と、検索部133と、特定部134と、評価部135と、出力部136を有する。
(Control unit 130)
Returning to FIG. 4, the explanation will be continued. The
(取得部131)
取得部131は、通信部110を介して、各地に所在する建物内外の移動可能な複数の端末装置10のそれぞれからセンサ情報(センサデータ)と位置情報とを取得する。
(Acquisition unit 131)
The acquisition unit 131 acquires sensor information (sensor data) and position information from each of the plurality of movable
また、取得部131は、通信部110を介して、不動産(物件)を検索するユーザUの端末装置10から、不動産に関する検索クエリを取得する。なお、不動産に関する検索クエリは、不動産の名称や所在場所等に限らず、不動産やその周辺の環境に関するキーワード等であってもよい。
Further, the acquisition unit 131 acquires a search query related to real estate from the
(集積部132)
集積部132は、端末装置10から受信したセンサ情報と位置情報とを紐づけてデータベースに集積する。すなわち、集積部132は、センサ情報と位置情報とを紐づける紐付部でもある。なお、集積部132は、取得部131の一部であってもよい。
(Aggregation unit 132)
The
このとき、集積部132は、端末装置10から受信した位置情報と対応する領域と、当該領域と対応する位置情報と同時期に取得されたセンサ情報を集約した集約情報とを紐づける。
At this time, the
なお、集積部132は、センサ情報を平均、集約、要約した情報を集約情報とする。すなわち、集積部132は、センサ情報として、異常値を省いた情報を用いる。例えば、集積部132は、環境音を示す数値のうち、平均値との差分が大きいものを除外する。これにより、突発的な異常値を排除する。
The
また、集積部132は、端末装置10から受信したセンサ情報に音が含まれている場合、その音から環境音のみを抽出する。このとき、集積部132は、環境音を、音の種別毎(例えば生活音別)にカテゴライズ(分類)する。すなわち、集積部132は、環境音の抽出部や分類部を含んでいてもよい。
Further, when the sensor information received from the
なお、集積部132は、機械学習に基づくモデルを用いて、端末装置10から受信したセンサ情報に含まれる音から環境音を抽出してもよい。この場合、集積部132は、例えば端末装置10から受信したセンサ情報に含まれる音と、音の種別毎(例えば生活音別)にカテゴライズ(分類)した環境音との組を正解データとしてモデルに学習させる。そして、集積部132は、学習済モデルに対して、新たに端末装置10から受信したセンサ情報に含まれる音を入力し、学習済モデルが出力した環境音を抽出結果とする。
The
なお、モデルは、任意の種別のモデルが採用可能である。例えば、集積部132は、SVM(Support Vector Machine)やDNN(Deep Neural Network)をモデルとして採用してもよい。ここで、DNNは、CNN(Convolutional Neural Network)やRNN(Recurrent Neural Network)であってもよい。また、RNNは、LSTM(Long short-term memory)等であってもよい。すなわち、モデルは、任意の形式のモデルが採用可能である。また、モデルは、例えば、CNNとRNNとを組み合わせたモデル等、複数のモデルを組み合わせることで実現されるモデルであってもよい。
Any type of model can be adopted as the model. For example, the
学習は、例えばディープニューラルネットワーク(DNN:Deep Neural Network)を利用したディープラーニング(深層学習)等である。また、データマイニングやその他の機械学習アルゴリズムを利用してもよい。集積部132は、上述した各種の学習手法により、モデルの学習を行う。
The learning is, for example, deep learning (deep learning) using a deep neural network (DNN). Data mining and other machine learning algorithms may also be used. The
(検索部133)
検索部133は、ユーザUの端末装置10からの不動産に関する検索クエリに基づいて、検索クエリに適合する不動産を検索する。なお、検索部133は、通信部110を介して、外部の検索サーバ(検索エンジン)に対してユーザUの端末装置10からの不動産に関する検索クエリを入力し、応答としてその検索サーバから検索結果を受信してもよい。
(Search unit 133)
The search unit 133 searches for real estate that matches the search query based on the search query for real estate from the
なお、実際には、検索部133は、キーワード検索に限らず、ユーザUが端末装置10に表示された地図上で特定の地点(位置)を指し示すことにより、その地点に対応する不動産を検索するようにしてもよい。
Actually, the search unit 133 is not limited to the keyword search, but the user U searches for the real estate corresponding to the specific point (position) on the map displayed on the
(特定部134)
特定部134は、検索クエリが不動産の名称である場合には不動産の位置情報を特定し、検索クエリが位置情報である場合にはそのまま、当該位置情報が示す不動産で得られるセンサ情報を特定し、検索クエリが所定のセンサ情報に関するキーワードである場合には当該キーワードに合致するセンサ情報が得られる不動産を示す位置情報を特定する。
(Specific part 134)
If the search query is the name of the real estate, the
例えば、特定部134は、検索クエリとして特定の不動産の名称を受信した場合には、不動産の名称から当該不動産の位置情報を特定する。また、特定部134は、検索クエリとして位置情報を受信した場合(例えば、ユーザUにより地図上の特定の地点が指定された場合)には、当該位置情報が示す不動産を特定する。これにより、「不動産の位置情報」が特定される。そして、特定部134は、センサ情報に紐づけられた位置情報と、不動産の位置情報とを照合し、照合結果が所定の条件を満たす場合には、その位置情報に紐づけられたセンサ情報を、その不動産に関するセンサ情報として特定する。
For example, when the
なお、特定部134は、センサ情報に含まれる気圧に関する情報に基づいて、不動産の気密度を特定してもよい。また、特定部134は、センサ情報に含まれる照度に関する情報に基づいて、不動産に関する日当たりの阻害の有無を特定してもよい。
The specifying
さらに、特定部134は、検索クエリとして所定のセンサ情報に関するキーワードを受信した場合には、当該キーワードに合致するセンサ情報が得られる不動産を示す位置情報を特定する。
Further, when the specifying
なお、特定部134は、検索部133の一部であってもよい。すなわち、特定部134は、検索部133と一体化していてもよい。
The
(評価部135)
評価部135は、特定されたその不動産に関するセンサ情報に基づいて、その不動産の室内環境及び周辺環境を分析して評価する。例えば、評価部135は、センサ情報に基づいて、当該センサ情報に紐づけられた位置情報に関連する空間の気圧や光度の変化を分析し、分析された情報から当該位置情報に関連する空間の気密度(高い、低い)や光度(明るい、自然光がある、暗い)を判定する。すなわち、評価部135は、気圧や照度の変化を分析する分析部や、空間の気密度や照度を判定する判定部を含んでいてもよい。また、評価部135は、センサ情報に紐づけられた位置情報に関連する空間の状態を推定する推定部を含んでいてもよい。なお、評価部135は、特定部134の一部であってもよい。
(Evaluation unit 135)
The
(出力部136)
出力部136は、通信部110を介して、検索クエリを入力したユーザUの端末装置10に、検索クエリに対する検索結果を送信する。
(Output unit 136)
The output unit 136 transmits the search result for the search query to the
また、出力部136は、評価部135により評価された結果を、検索クエリに対する検索結果とともに、ユーザUの端末装置10に提供する提供部を含んでいてもよい。
Further, the output unit 136 may include a providing unit that provides the result evaluated by the
〔5.処理手順〕
次に、図8を用いて実施形態に係る情報提供装置100による処理手順について説明する。図8は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、情報提供装置100の制御部130によって繰り返し実行される。
[5. Processing procedure]
Next, the processing procedure by the
図8に示すように、情報提供装置100は、日常的に(常時/周期的に/所定のタイミングで)、各地に所在する建物内外の移動可能な複数の端末装置10のそれぞれからセンサ情報(センサデータ)と位置情報とを取得する(ステップS101)。
As shown in FIG. 8, the
情報提供装置100は、センサ情報に含まれている音から環境音を抽出する(ステップS102)。例えば、情報提供装置100は、端末装置10にバンドルされたセンサから音を取得し、取得した音に対してフィルタ処理を施して環境音のみを抽出する。
The
なお、実際には、情報提供装置100は、端末装置10から環境音を取得するようにしてもよい。すなわち、端末装置10が、センサ情報に含まれている音に対してフィルタ処理を施して環境音を抽出してもよい。フィルタ処理は、クライアント側でもサーバ側でも技術的には可能であるが、プライバシーや通信料等を考慮すると、クライアント側で処理することが好ましい。
In reality, the
情報提供装置100は、抽出された環境音を、音の種別毎(例えば生活音別)にカテゴライズ(分類)する(ステップS103)。
The
情報提供装置100は、センサ情報と位置情報とを紐づけてデータベースに記憶する(ステップS104)。このとき、情報提供装置100は、環境音を、音の種別毎(例えば生活音別)に記憶する。
The
情報提供装置100は、不動産(物件)を検索するユーザUの端末装置10から、不動産に関する検索クエリを取得する(ステップS105)。ここでは、不動産に関する検索クエリとして、不動産の名称又は位置情報を取得する。
The
情報提供装置100は、センサ情報に紐づけられた位置情報と、不動産の位置情報とが所定の条件を満たすか否かを判定する(ステップS106)。
The
情報提供装置100は、センサ情報に紐づけられた位置情報と、不動産の位置情報とが所定の条件を満たす場合(ステップS106;Yes)、位置情報に紐づけられたセンサ情報を、その不動産に関するセンサ情報として特定する(ステップSS107)。反対に、情報提供装置100は、センサ情報に紐づけられた位置情報と、不動産の位置情報とが所定の条件を満たさない場合(ステップS106;No)、センサ情報を特定しない。
When the position information associated with the sensor information and the position information of the real estate satisfy a predetermined condition (step S106; Yes), the
なお、図示しないが、情報提供装置100は、不動産に関する検索クエリとして、所定のセンサ情報に関するキーワードを取得した場合には、当該キーワードに合致するセンサ情報が得られる不動産を示す位置情報を特定する。
Although not shown, when the
すなわち、情報提供装置100は、検索クエリに応じた不動産の位置情報を特定し、特定された位置情報に基づいて、不動産で得られるセンサ情報を特定する。
That is, the
また、情報提供装置100は、検索クエリが位置情報である場合には、当該位置情報が示す不動産で得られるセンサ情報を特定する。
Further, when the search query is location information, the
また、情報提供装置100は、検索クエリが所定のセンサ情報に関するキーワードである場合には、当該キーワードに合致するセンサ情報が得られる不動産を示す位置情報を特定する。
Further, when the search query is a keyword related to the predetermined sensor information, the
情報提供装置100は、ユーザUの端末装置10に対して、検索クエリに応じた検索結果を送信する(ステップS108)。検索結果には、不動産に関するセンサ情報も含まれる。
The
〔6.変形例〕
上述した端末装置10および情報提供装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。
[6. Modification example]
The
上記の実施形態において、端末装置10がユーザUの衣服のポケットや鞄(バッグ、リュック、ポーチ)等の中にしまわれている可能性もある。そこで、端末装置10は、ユーザUにより使用(操作、動画視聴等)されている場合にのみ、センサ情報を情報提供装置100に送信するようにしてもよい。例えば、情報提供装置100は、端末装置10が何らかのアプリケーションプログラム(アプリ)等を起動している場合にはセンサ情報を取得し、何らアプリ等を起動していない場合にはセンサ情報を取得しないようにする。もしくは、情報提供装置100は、端末装置10が非スリープ状態の場合にはセンサ情報を取得し、端末装置10がスリープ状態の場合にはセンサ情報を取得しないようにする。なお、「センサ情報を取得しない」には、「センサ情報を取得しても記憶しない」ことを含む。
In the above embodiment, the
また、情報提供装置100は、センサ情報とともに、端末装置10の操作履歴等を取得し、端末装置10がユーザUにより所定時間以上(例えば5分以上)使用されていない場合には、端末装置10がユーザUの衣服のポケットや鞄等の中にしまわれていると推定し、端末装置10からのセンサ情報を取得しないようにしてもよい。
Further, the
また、情報提供装置100は、センサ情報(環境音、気圧、照度等)又はその変化等に基づいて、端末装置10がユーザUの衣服のポケットや鞄等の中にしまわれていると推定した場合には、端末装置10からのセンサ情報を取得しないようにしてもよい。
Further, the
また、上記の実施形態において、特定の不動産に居住又は勤務しているユーザ(居住者および勤務者)を推定するようにしてもよい。例えば、情報提供装置100は、各ユーザの端末装置10の位置情報に基づいて、あるユーザが日常的に夜間又は昼間にその不動産に長時間(所定時間以上)滞在している場合、そのユーザを居住者又は勤務者と推定する。あるいは、情報提供装置100は、各ユーザの属性情報に基づいて、各ユーザがその不動産の居住者であるか勤務者であるかを推定する。
Further, in the above embodiment, users (residents and workers) who live or work in a specific real estate may be estimated. For example, the
また、上記の実施形態において、端末装置10からセンサ情報をリアルタイムに毎日取得するとユーザの生活パターン等が特定される可能性がある場合には、数日おき又は無作為(ランダム)に取得するようにしてもよい。また、ユーザが現在居住又は勤務している不動産に関しては、ユーザ又はその勤務先の許可が得られた場合を除き、センサ情報を非公開にしてもよい。また、居住用の不動産に関するセンサ情報については、入居者であるユーザが退去することが確定した後又は退去した後にのみセンサ情報を公開するようにしてもよい。
Further, in the above embodiment, if there is a possibility that the user's life pattern or the like may be specified by acquiring the sensor information from the
また、上記の実施形態において、情報提供装置100は、移動可能な端末装置10のみに限らず、センサを有する固定端末からもセンサ情報を取得するようにしてもよい。ユーザとともに移動するスマートフォン等の可搬式機器と、特定の位置に設置された既存のセンサ機器等とのそれぞれからセンサ情報を収集することで、より多くのセンサ情報を取得でき、環境分析の精度も向上する。
Further, in the above embodiment, the
また、上記の実施形態においては、不動産検索を例に説明しているが、実際には不動産に限定されない。例えば、情報提供装置100は、不動産の代わりに、車両(鉄道、高速バス等)や船舶、航空機等の建物と同等の空間を有する移動体に関するセンサ情報を特定してもよい。具体的には、情報提供装置100は、建物や部屋の代わりに、車両や船舶、航空機等の客室(キャビン)に関するセンサ情報を特定してもよい。また、空間は、住宅等の屋内で人が生活する空間に限らず、自動車や飛行機等で乗員・乗客が過ごす空間であってもよい。すなわち、広義では、空間は、建物や移動体の内部の居住空間である。なお、ユーザUが車両や船舶、航空機等を利用しているか否かは、端末装置10の位置情報に基づく移動速度や移動経路(航路)等から推定することも可能である。
Further, in the above embodiment, the real estate search is described as an example, but the actual real estate is not limited to the real estate. For example, the
なお、情報提供装置100は、ユーザUの端末装置10内の一機能として実装されてもよい。例えば、情報提供装置100は、ユーザUの端末装置10のうちの一台であってもよい。すなわち、端末装置10と情報提供装置100とは同一の装置であってもよい。
The
〔7.効果〕
上述してきたように、本願に係る情報提供装置100は、取得部と、検索部と、特定部とを備える。取得部は、センサを有する移動可能な端末装置からセンサ情報と位置情報とを紐づけて取得する。検索部は、所定の空間(不動産等)に関する検索クエリに応じて、所定の空間に関する情報を検索する。特定部は、検索クエリに応じた所定の空間の位置情報を特定し、特定された位置情報に基づいて、所定の空間で得られるセンサ情報を特定する。また、特定部は、検索クエリが位置情報である場合には当該位置情報が示す所定の空間で得られるセンサ情報を特定する。また、特定部は、検索クエリが所定のセンサ情報に関するキーワードである場合には当該キーワードに合致するセンサ情報が得られる所定の空間を示す位置情報を特定する。センサ情報は、例えば環境音、気圧、照度等である。環境音は、音の種別毎(例えば生活音別)にカテゴライズ(分類)されていてもよい。所定の空間は、例えば不動産である。このように、本願に係る情報提供装置100は、HaaS(Hardware as a Service)を活用して環境情報の収集能力を向上することができる。
[7. effect〕
As described above, the
〔8.ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置10や情報提供装置100は、例えば図9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。以下、情報提供装置100を例に挙げて説明する。図9は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ1000は、出力装置1010、入力装置1020と接続され、演算装置1030、一次記憶装置1040、二次記憶装置1050、出力I/F(Interface)1060、入力I/F1070、ネットワークI/F1080がバス1090により接続された形態を有する。
[8. Hardware configuration]
Further, the
演算装置1030は、一次記憶装置1040や二次記憶装置1050に格納されたプログラムや入力装置1020から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置1030は、例えばCPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等により実現される。
The
一次記憶装置1040は、RAM(Random Access Memory)等、演算装置1030が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置1050は、演算装置1030が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置1050は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置1050は、USBメモリやSD(Secure Digital)メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置1050は、クラウドストレージ(オンラインストレージ)やNAS(Network Attached Storage)、ファイルサーバ等であってもよい。
The primary storage device 1040 is a memory device such as a RAM (Random Access Memory) that temporarily stores data used by the
出力I/F1060は、ディスプレイ、プロジェクタ、およびプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置1010に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェイスであり、例えば、USB(Universal Serial Bus)やDVI(Digital Visual Interface)、HDMI(登録商標)(High Definition Multimedia Interface)といった規格のコネクタにより実現される。また、入力I/F1070は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、およびスキャナ等といった各種の入力装置1020から情報を受信するためのインターフェイスであり、例えば、USB等により実現される。
The output I / F 1060 is an interface for transmitting information to be output to an output device 1010 that outputs various information such as a display, a projector, and a printer. For example, USB (Universal Serial Bus) or DVI. (Digital Visual Interface), HDMI (Registered Trademark) (High Definition Multimedia Interface), etc. are realized by standard connectors. Further, the input I /
また、出力I/F1060および入力I/F1070はそれぞれ出力装置1010および入力装置1020と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置1010および入力装置1020は、ワイヤレス機器であってもよい。
Further, the output I / F 1060 and the input I /
また、出力装置1010および入力装置1020は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力I/F1060および入力I/F1070も、入出力I/Fとして一体化していてもよい。
Further, the output device 1010 and the
なお、入力装置1020は、例えば、CD(Compact Disc)、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、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。
The
ネットワークI/F1080は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信して演算装置1030へ送り、また、ネットワークNを介して演算装置1030が生成したデータを他の機器へ送信する。
The network I /
演算装置1030は、出力I/F1060や入力I/F1070を介して、出力装置1010や入力装置1020の制御を行う。例えば、演算装置1030は、入力装置1020や二次記憶装置1050からプログラムを一次記憶装置1040上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
The
例えば、コンピュータ1000が情報提供装置100として機能する場合、コンピュータ1000の演算装置1030は、一次記憶装置1040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。また、コンピュータ1000の演算装置1030は、ネットワークI/F1080を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置1040上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ1000の演算装置1030は、ネットワークI/F1080を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。
For example, when the
〔9.その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
[9. others〕
Although the embodiments of the present application have been described above, the present invention is not limited to the contents of these embodiments. Further, the above-mentioned components include those that can be easily assumed by those skilled in the art, those that are substantially the same, that is, those in a so-called equal range. Furthermore, the components described above can be combined as appropriate. Further, various omissions, replacements or changes of the components can be made without departing from the gist of the above-described embodiment.
また、上記実施形態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又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又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。 Further, among the processes described in the above-described embodiment, all or a part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being manually performed can be performed. All or part of it can be done automatically by a known method. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each figure is not limited to the information shown in the figure.
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、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・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 them may be functionally or physically distributed / physically in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
例えば、上述した情報提供装置100は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホーム等をAPI(Application Programming Interface)やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現する等、構成は柔軟に変更できる。
For example, the above-mentioned
また、上述してきた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。 Further, the above-described embodiments and modifications can be appropriately combined as long as the processing contents do not conflict with each other.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」等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", "circuit" and the like. For example, the acquisition unit can be read as an acquisition means or an acquisition circuit.
1 情報処理システム
10 端末装置
14 測位部
20 センサ部
100 情報提供装置
110 通信部
120 記憶部
121 ユーザ情報データベース
122 センサ情報データベース
123 不動産情報データベース
130 制御部
131 取得部
132 集積部
133 検索部
134 特定部
135 評価部
136 出力部
1
Claims (14)
前記取得部により取得された位置情報と対応する領域と、該領域と対応する位置情報と同時期に取得されたセンサ情報を集約した集約情報とを紐づける紐付部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 An acquisition unit that acquires sensor information and position information acquired at the same time by a movable terminal device having a sensor, and an acquisition unit.
A linking unit that links the area corresponding to the position information acquired by the acquisition unit and the aggregated information obtained by aggregating the sensor information acquired at the same time as the position information corresponding to the area.
An information processing device characterized by being equipped with.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1, wherein the acquisition unit acquires sensor information and position information from the terminal device at a predetermined timing.
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1 or 2, wherein the linking portion uses information excluding abnormal values as sensor information.
ことを特徴とする請求項1〜3のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the area corresponding to the position information acquired by the acquisition unit is an area to be searched for real estate.
をさらに備えることを特徴とする請求項1〜4のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 A search unit that searches for sensor information acquired at the same time as the position information corresponding to the area, using the area corresponding to the position information acquired by the acquisition unit as a search query.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, further comprising.
をさらに備えることを特徴とする請求項1〜4のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 A search unit that searches for sensor information acquired at the same time as the location information using the location information acquired by the acquisition unit as a search query.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, further comprising.
をさらに備えることを特徴とする請求項1〜4のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 A search unit that searches for sensor information acquired by the acquisition unit using a keyword related to the sensor information acquired by the acquisition unit as a search query, and a search unit.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, further comprising.
ことを特徴とする請求項1〜7のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 7, wherein the sensor information includes at least one of environmental sound, atmospheric pressure, and illuminance.
ことを特徴とする請求項1〜8のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 8, wherein the area is a living space inside a building and a moving body.
ことを特徴とする請求項1〜9のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The acquisition unit is defined in any one of claims 1 to 9, wherein the acquisition unit acquires the sensor information and the position information from the terminal device when the terminal device is used by the user. The information processing device described.
をさらに備えることを特徴とする請求項1〜10のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 An estimation unit that estimates the state of the region based on the sensor information associated with the position information, and an estimation unit.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 10, further comprising.
をさらに備えることを特徴とする請求項11に記載の情報処理装置。 A providing unit that provides the result estimated by the estimation unit to the terminal device of a user who is interested in the area, and a providing unit.
The information processing apparatus according to claim 11, further comprising.
センサを有する移動可能な端末装置が同時期に取得したセンサ情報と位置情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された位置情報と対応する領域と、該領域と対応する位置情報と同時期に取得されたセンサ情報を集約した集約情報とを紐づける紐付工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 It is an information processing method executed by an information processing device.
The acquisition process of acquiring the sensor information and the position information acquired by the movable terminal device having the sensor at the same time,
A linking process that links the area corresponding to the position information acquired by the acquisition process with the aggregated information obtained by aggregating the sensor information acquired at the same time as the position information corresponding to the area.
An information processing method characterized by including.
前記取得手順により取得された位置情報と対応する領域と、該領域と対応する位置情報と同時期に取得されたセンサ情報を集約した集約情報とを紐づける紐付手順と、
をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。 An acquisition procedure for acquiring sensor information and position information acquired at the same time by a movable terminal device having a sensor, and an acquisition procedure.
An associating procedure for associating the area corresponding to the position information acquired by the acquisition procedure with the aggregated information obtained by aggregating the sensor information acquired at the same time as the position information corresponding to the area.
Information processing program to make a computer execute.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020097221A JP7155196B2 (en) | 2020-06-03 | 2020-06-03 | Information processing device, information processing method and information processing program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020097221A JP7155196B2 (en) | 2020-06-03 | 2020-06-03 | Information processing device, information processing method and information processing program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021189972A true JP2021189972A (en) | 2021-12-13 |
JP7155196B2 JP7155196B2 (en) | 2022-10-18 |
Family
ID=78849690
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020097221A Active JP7155196B2 (en) | 2020-06-03 | 2020-06-03 | Information processing device, information processing method and information processing program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7155196B2 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7480966B2 (en) | 2022-10-14 | 2024-05-10 | ダイキン工業株式会社 | Pillararene Complexes |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004206504A (en) * | 2002-12-26 | 2004-07-22 | Fujitsu Ltd | Real estate property search program and its device |
JP2011154481A (en) * | 2010-01-26 | 2011-08-11 | Toshiba Corp | Road traffic situation analyzing system and method |
JP2011250230A (en) * | 2010-05-28 | 2011-12-08 | Nec Casio Mobile Communications Ltd | Terminal device and program |
JP2013171482A (en) * | 2012-02-22 | 2013-09-02 | Omron Corp | Information management device, information management program, and information management method |
WO2016016944A1 (en) * | 2014-07-29 | 2016-02-04 | 株式会社日立製作所 | Database management system and database management method |
JP2018156623A (en) * | 2017-03-16 | 2018-10-04 | Ar株式会社 | Real estate information providing system, server, method, and program |
JP2018190009A (en) * | 2017-04-28 | 2018-11-29 | 日本電信電話株式会社 | Evaluation support system and evaluation support method of residence environment |
JP2019145078A (en) * | 2018-12-11 | 2019-08-29 | 株式会社創建 | Computer system for assisting in determining to purchase or rent real estate property, and method and program implemented in that computer system |
JP2019185305A (en) * | 2018-04-06 | 2019-10-24 | 株式会社リブセンス | Information processing device, information processing method, building information display method, and program |
WO2019239456A1 (en) * | 2018-06-11 | 2019-12-19 | 三菱電機株式会社 | Environment information management system, environment information management method, and environment information management program |
JP2020057964A (en) * | 2018-10-03 | 2020-04-09 | 日本電気株式会社 | Data transmission system, gateway, server, data transmission method, and program |
-
2020
- 2020-06-03 JP JP2020097221A patent/JP7155196B2/en active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004206504A (en) * | 2002-12-26 | 2004-07-22 | Fujitsu Ltd | Real estate property search program and its device |
JP2011154481A (en) * | 2010-01-26 | 2011-08-11 | Toshiba Corp | Road traffic situation analyzing system and method |
JP2011250230A (en) * | 2010-05-28 | 2011-12-08 | Nec Casio Mobile Communications Ltd | Terminal device and program |
JP2013171482A (en) * | 2012-02-22 | 2013-09-02 | Omron Corp | Information management device, information management program, and information management method |
WO2016016944A1 (en) * | 2014-07-29 | 2016-02-04 | 株式会社日立製作所 | Database management system and database management method |
JP2018156623A (en) * | 2017-03-16 | 2018-10-04 | Ar株式会社 | Real estate information providing system, server, method, and program |
JP2018190009A (en) * | 2017-04-28 | 2018-11-29 | 日本電信電話株式会社 | Evaluation support system and evaluation support method of residence environment |
JP2019185305A (en) * | 2018-04-06 | 2019-10-24 | 株式会社リブセンス | Information processing device, information processing method, building information display method, and program |
WO2019239456A1 (en) * | 2018-06-11 | 2019-12-19 | 三菱電機株式会社 | Environment information management system, environment information management method, and environment information management program |
JP2020057964A (en) * | 2018-10-03 | 2020-04-09 | 日本電気株式会社 | Data transmission system, gateway, server, data transmission method, and program |
JP2019145078A (en) * | 2018-12-11 | 2019-08-29 | 株式会社創建 | Computer system for assisting in determining to purchase or rent real estate property, and method and program implemented in that computer system |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
井上 真杉、大西 真晶、森野 博章: "コンテキスト適応サービスを実現するセンサ・モバイル端末・ネットワーク連携アーキテクチャ", 電子情報通信学会技術研究報告 VOL.109 NO.22 IEICE TECHNICAL REPORT, JPN6021039333, 30 April 2009 (2009-04-30), JP, pages 53 - 58, ISSN: 0004613522 * |
佐崎 悠、神崎 映光、原 隆浩、西尾 章治郎: "時空間的なデータ分布とその変化を考慮したモバイルセンサデータの検索支援機構について", 第7回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (第13回日本データベース学会年次大会), JPN6021039337, 4 March 2015 (2015-03-04), JP, ISSN: 0004613521 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7480966B2 (en) | 2022-10-14 | 2024-05-10 | ダイキン工業株式会社 | Pillararene Complexes |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7155196B2 (en) | 2022-10-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7155196B2 (en) | Information processing device, information processing method and information processing program | |
JP6976384B1 (en) | Information processing equipment, information processing methods and information processing programs | |
JP7041700B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods and information processing programs | |
JP7025480B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods and information processing programs | |
JP7317901B2 (en) | Information processing device, information processing method and information processing program | |
JP7304925B2 (en) | Information processing device, information processing method and information processing program | |
JP7337123B2 (en) | Information processing device, information processing method and information processing program | |
JP7354165B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP7354166B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP7459021B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP7354211B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP7361084B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP7372210B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP7388744B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP7244458B2 (en) | Information processing device, information processing method and information processing program | |
JP7155195B2 (en) | Information processing device, information processing method and information processing program | |
JP7431204B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP7443210B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP7012781B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods and information processing programs | |
JP7095040B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods and information processing programs | |
JP2023000787A (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP2024043612A (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP2023028857A (en) | Information processing system | |
JP2024043661A (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP2023043778A (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210719 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20210719 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20211012 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211210 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220111 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220314 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20220426 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220725 |
|
C60 | Trial request (containing other claim documents, opposition documents) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C60 Effective date: 20220725 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20220816 |
|
C21 | Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C21 Effective date: 20220823 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220906 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20221005 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7155196 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |