JP2023170106A - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】センサにより検知された情報を適切に管理可能にする。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、登録部とを有する。取得部は、センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置から取得する。登録部は、取得部により取得されたセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。【選択図】図4
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
従来、センサに関する情報を管理する種々の技術が提供されている。例えば、測定雰囲気中の物理量を検出するセンサを特定する情報と当該センサの使用開始日時をセンサ情報として記憶する技術が提供されている。
しかしながら、上記の従来技術には改善の余地がある。例えば、上記の従来技術では、センサを特定する情報と当該センサの使用開始日時をセンサ情報として記憶しているに過ぎず、センサが検知した情報を適切に管理することができるとは限らない。そのため、上記の従来技術では、センサが検知した情報を用いたサービスを提供することが難しく、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることが望まれている。
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、センサにより検知された情報を適切に管理可能にする情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
本願に係る情報処理装置は、センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置から取得する取得部と、前記取得部により取得された前記センサ情報と、前記センサ情報の前記センサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する登録部と、を備えたことを特徴とする。
実施形態の一態様によれば、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができるという効果を奏する。
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及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情報処理装置、情報処理方法、及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。
(実施形態)
〔1.情報処理〕
〔1-1.全体概要〕
まず、図1及び図2を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図1及び図2は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
〔1.情報処理〕
〔1-1.全体概要〕
まず、図1及び図2を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図1及び図2は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
具体的には、図1は、情報の登録に関する情報処理の一例を示す図である。図1では、情報処理装置100は、センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置10から取得し、取得したセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてセンサデータベース(以下「センサデータDB」と記載する)に登録する。センサ情報は、端末装置10の状態または端末装置10の周囲の環境に関してセンサにより検知された様々な情報が含まれる。例えば、センサ情報は、温度、気圧、音、振動、加速度、照度(明るさ)、位置等の様々な対象に関する情報であってもよい。なお、上記は一例に過ぎず、センサ情報は、センサにより検知されるものであれば、どのような対象に関する情報であってもよい。例えば、音は、可聴周波数の音に限らず、超音波であってもよく、可聴周波数の音であってもユーザ(人)の発話等の音声に限らず、環境音、ノイズ等であってもよい。また、例えば、センサ情報は、ユーザの血糖値を示す血糖値情報、心拍数を示す心拍情報等の生体情報であってもよい。
以下に示す例では、端末装置10を利用するユーザの状態を、センサ情報に対応付けて登録するコンテキストの一例として説明する。例えば、図1では、ユーザが店舗へ入店した状態、ユーザが店舗から退店した状態、ユーザが店舗外に位置する状態等、ユーザの店舗に対する入退店に関連する状態を、コンテキストの一例として説明する。
なお、上記は一例に過ぎず、センサ情報に対応付けて登録するコンテキストは、センサによる検知時のコンテキストであればどのような情報であってもよい。例えば、コンテキストは、ユーザや端末装置10の状況やユーザや端末装置10の環境(背景)に基づいて推定されるユーザの様々な状況であってもよい。また、コンテキストは、ユーザが置かれた物理環境、ユーザが置かれた社会環境、ユーザの運動状態、および、推定されるユーザの感情等であってもよい。また、コンテキストは、ユーザや端末装置10の状況やユーザや端末装置10の環境(背景)に基づいて推定されるユーザの心理状態等であってもよい。
また、図2は、情報の推定に関する情報処理の一例を示す図である。図2では、情報処理装置100は、センサにより検知されたセンサ情報を、推定対象のユーザ(「対象ユーザ」ともいう)が利用する端末装置10から取得し、取得したセンサ情報(「対象センサ情報」ともいう)に基づいて、推定対象の店舗(「対象店舗」ともいう)に対する対象ユーザの入退店を推定する。例えば、図2では、ユーザU5を対象ユーザとして、情報処理装置100がユーザU5の店舗への入退店を推定する場合を一例として説明する。
〔1-1-1.情報処理システムの構成〕
以下では、まず図3を用いて情報処理システム1の構成について説明した後、図1及び図2の処理の詳細を説明する。図3は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図3に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と、店舗装置20と、データ提供装置50と、情報処理装置100とが含まれる。端末装置10と、店舗装置20と、データ提供装置50と、情報処理装置100とは所定のネットワークNを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図3に示した情報処理システム1には、複数台の端末装置10や、複数台の店舗装置20や、複数台のデータ提供装置50や、複数台の情報処理装置100が含まれてもよい。
以下では、まず図3を用いて情報処理システム1の構成について説明した後、図1及び図2の処理の詳細を説明する。図3は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図3に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と、店舗装置20と、データ提供装置50と、情報処理装置100とが含まれる。端末装置10と、店舗装置20と、データ提供装置50と、情報処理装置100とは所定のネットワークNを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図3に示した情報処理システム1には、複数台の端末装置10や、複数台の店舗装置20や、複数台のデータ提供装置50や、複数台の情報処理装置100が含まれてもよい。
端末装置10は、ユーザによって利用されるコンピュータである。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。図1は、端末装置10がスマートフォンである場合を示す。なお、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。
端末装置10は、様々なセンサ情報を検知する各種センサを有する。端末装置10は、各種センサによりセンサ情報を検知する。端末装置10は、センサにより検知されたセンサ情報を情報処理装置100へ送信する。端末装置10は、温度センサを有し、ユーザの周囲の環境の温度情報(センサ情報)を検知する。端末装置10は、気圧センサを有し、ユーザの周囲の環境の気圧情報(センサ情報)を検知する。端末装置10は、マイク等の音センサを有し、ユーザの周囲の環境の音声情報(センサ情報)を検知する。端末装置10は、振動センサを有し、端末装置10に関する振動情報(センサ情報)を検知する。端末装置10は、加速度センサを有し、端末装置10に関する加速度情報(センサ情報)を検知する。端末装置10は、照度センサを有し、ユーザの周囲の環境の照度情報(センサ情報)を検知する。また、端末装置10は、イメージセンサ等の画像センサを有し、ユーザの周囲の環境の画像情報(センサ情報)を検知してもよい。
また、端末装置10は、位置センサを有し、ユーザの位置情報(センサ情報)を検知する。例えば、端末装置10は、GPS(Global Positioning System)センサを有する。また、端末装置10は、Wi-Fi(登録商標)(Wireless-Fidelity)やBluetooth(登録商標)等の所定の無線通信機能やビーコン等の機能、通信を行っている基地局の位置情報等を用いてユーザの位置情報(センサ情報)を検知し、取得してもよい。なお、以下では位置情報を単に「位置」と記載する場合がある。例えば、端末装置10は、GPSや上記のような無線通信機能やビーコン等の情報を組み合わせることにより、ユーザの位置の推定精度を高めてもよい。また、端末装置10は、ユーザの位置を情報処理装置100に送信する。
また、端末装置10は、センサ情報以外にも各種の情報を収集し情報処理装置100に送信する。端末装置10は、端末装置10を用いたユーザの行動を示す行動情報を情報処理装置100へ送信する。端末装置10は、端末装置10を用いた決済に関する行動情報を情報処理装置100へ送信する。端末装置10は、端末装置10を用いた店舗での支払い(決済)に関する行動情報を情報処理装置100へ送信する。端末装置10は、ユーザによる操作を示す行動情報を情報処理装置100へ送信する。端末装置10は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を情報処理装置100へ送信する。例えば、端末装置10は、ユーザによるSNS(Social Networking Service)への投稿等の投稿情報(入力情報)等を含む行動情報を情報処理装置100へ送信する。例えば、端末装置10は、Twitter(登録商標)、Facebook(登録商標)、Instagram(登録商標)等へユーザが投稿した投稿情報等を含む行動情報を情報処理装置100へ送信する。
以下では、ユーザID「U1」により識別されるユーザを「ユーザU1」とする場合がある。このように、以下では、「ユーザU*(*は任意の数値)」と記載した場合、そのユーザはユーザID「U*」により識別されるユーザであることを示す。例えば、「ユーザU2」と記載した場合、そのユーザはユーザID「U2」により識別されるユーザである。また、図1及び図2に示す例においては、端末装置10を利用するユーザに応じて、端末装置10を端末装置10-1~10-3、10-5等として説明する。例えば、端末装置10-1は、ユーザID「U1」により識別されるユーザ(ユーザU1)により使用される端末装置10である。また、例えば、端末装置10-5は、ユーザID「U5」により識別される(ユーザU5)により使用される端末装置10である。また、以下では、端末装置10-1~10-3、10-5等について、特に区別なく説明する場合には、端末装置10と記載する。
店舗装置20は、各店舗の管理者よって利用されるコンピュータである。例えば、飲食店Aの管理者は、店舗装置20を用いて、情報処理装置100との間で情報の送受信を行う。例えば、店舗装置20は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PCや、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA等により実現される。店舗装置20は、店舗に関する各種情報を情報処理装置100に送信する。店舗装置20は、情報処理装置100が要求する情報を、情報処理装置100に送信する。店舗装置20は、店舗の所在地、店舗の出入口の態様等の様々な情報を含む店舗情報を情報処理装置100に送信する。
データ提供装置50は、各種のデータを情報処理装置100へ提供するサーバである。例えば、データ提供装置50は、天気や気温等の気象に関するデータを情報処理装置100へ提供してもよい。データ提供装置50は、各店舗が位置するエリアの気象に関するイベント情報を情報処理装置100へ提供してもよい。例えば、データ提供装置50は、いわゆる広く開かれた利用が許可されているデータであるオープンデータを情報処理装置100へ提供する。例えば、データ提供装置50は、各自治体が管理し、自治体が保有するデータをデータとして外部に提供する情報処理装置であってもよい。データ提供装置50は、利用が許可されているデータ(情報)であれば、上記に限らず、道路情報等の交通に関するデータや地理空間情報、防災・減災情報、調達情報、統計情報等の種々のデータを提供してもよい。
情報処理装置100は、情報の登録に関する処理及び情報の推定に関する処理を実行するコンピュータである。情報処理装置100は、インターネット等の所定のネットワークNを介して、各種の装置と通信可能な情報処理装置であり、例えば、サーバ装置又はクラウドシステム等により実現される。例えば、情報処理装置100は、ネットワークNを介して、他の各種装置と通信可能に接続される。
情報処理装置100は、センサにより検知されたセンサ情報を、他の情報と対応付けてセンサデータDBに登録する登録処理を実行する。情報処理装置100は、センサ情報に基づいて、コンテキストを推定する処理(「コンテキスト推定処理」ともいう)を実行する。情報処理装置100は、推定したコンテキストと、その推定に用いたセンサ情報とを対応付けてセンサデータDBに登録する。例えば、情報処理装置100は、推定した店舗に対する入退店を示すコンテキストと、その店舗を示す情報と、その推定に用いたセンサ情報とを対応付けてセンサデータDBに登録する。情報処理装置100は、センサデータDBを用いたサービスを提供する。
また、情報処理装置100は、センサにより検知された対象センサ情報に基づいて、対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する入退店推定処理(単に「推定処理」ともいう)を実行する。情報処理装置100は、対象店舗に対してユーザが入退店する際に取得されたセンサ情報と、対象店舗とを対応付けた履歴情報が登録されたセンサデータDBを用いて、推定処理を実行する。情報処理装置100は、センサデータDBに登録された履歴情報と対象センサ情報との比較に基づいて、対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する。情報処理装置100は、対象ユーザの対象店舗に対する入退店に応じて、対象ユーザに情報を提供する。
〔1-2.情報の登録に関する情報処理〕
ここから、図1を用いて、情報処理の流れについて説明する。図1では、地図MP1等によりユーザU1~U3の位置を模式的に示す。情報処理装置100は、ユーザU1が利用する端末装置10-1からセンサ情報SD11を取得する(ステップS11-1)。図1では、端末装置10-1は、ユーザU1の店舗SP11への入店時にセンサによる検知を行う。端末装置10-1は、センサによる検知に基づくセンサ情報SD11を情報処理装置100へ送信する。情報処理装置100は、端末装置10-1からセンサ情報SD11を受信する。図1では、情報処理装置100は、端末装置10-1からユーザU1の店舗SP11への入店時に対応するセンサ情報SD11を受信する。上述したようにセンサ情報SD11等のセンサ情報は、温度、気圧、音、加速度、照度(明るさ)、位置等の様々な対象に関する情報であってもよい。
ここから、図1を用いて、情報処理の流れについて説明する。図1では、地図MP1等によりユーザU1~U3の位置を模式的に示す。情報処理装置100は、ユーザU1が利用する端末装置10-1からセンサ情報SD11を取得する(ステップS11-1)。図1では、端末装置10-1は、ユーザU1の店舗SP11への入店時にセンサによる検知を行う。端末装置10-1は、センサによる検知に基づくセンサ情報SD11を情報処理装置100へ送信する。情報処理装置100は、端末装置10-1からセンサ情報SD11を受信する。図1では、情報処理装置100は、端末装置10-1からユーザU1の店舗SP11への入店時に対応するセンサ情報SD11を受信する。上述したようにセンサ情報SD11等のセンサ情報は、温度、気圧、音、加速度、照度(明るさ)、位置等の様々な対象に関する情報であってもよい。
そして、情報処理装置100は、センサ情報SD11に対応するコンテキストを示す情報を取得する(ステップS12-1)。図1では、情報処理装置100は、センサ情報SD11に対応する検知時のユーザU1のコンテキストが店舗SP11への入店であることを示す情報を取得する。例えば、情報処理装置100は、センサ情報SD11に対応するコンテキストが店舗への入店のコンテキストCN11であることを示す情報及びその店舗が店舗SP11であることを示す情報を含むコンテキスト情報CD11を取得する。
情報処理装置100は、コンテキスト情報CD11を取得可能であれば、どのような方法によりコンテキスト情報CD11を取得してもよい。例えば、情報処理装置100は、端末装置10-1からコンテキスト情報CD11を取得してもよい。この場合、端末装置10-1は、ユーザU1の操作に応じてコンテキスト情報CD11を情報処理装置100へ送信する。情報処理装置100は、端末装置10-1からコンテキスト情報CD11を受信する。
なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置100は、様々な情報を用いてコンテキスト情報CD11を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、端末装置10-1から取得した様々な情報を用いて、センサ情報SD11に対応する検知時において、ユーザU1が店舗SP11へ入店していると推定してもよい。この場合、情報処理装置100は、端末装置10-1から取得したユーザU1の行動情報等に基づいて、センサ情報SD11に対応する検知時のコンテキストがコンテキストCN11であると推定してもよい。情報処理装置100は、ユーザU1が店舗SP11の扉を開けたことを示す行動情報に基づいて、センサ情報SD11に対応する検知時のコンテキストがコンテキストCN11であると推定してもよい。
そして、情報処理装置100は、センサ情報SD11をセンサデータDBに登録する(ステップS13-1)。図1では、情報処理装置100は、登録情報群DTに示すように、センサ情報SD11に対応するコンテキストを示す情報を関連付けてセンサデータDBに登録する。情報処理装置100は、センサ情報SD11にコンテキスト情報CD11を関連付けてセンサデータDBに登録する。このように、情報処理装置100は、センサ情報SD11に対応する検知時のコンテキストがコンテキストCN11及び店舗が店舗SP11であることを示すコンテキスト情報CD11を、センサ情報SD11に関連付けてセンサデータDBに登録する。
すなわち、情報処理装置100は、センサ情報SD11に対応する検知時のユーザU1のコンテキストが店舗SP11への入店であることを示す情報をセンサ情報SD11に対応付けてセンサデータDBに登録する。情報処理装置100は、店舗SP11へユーザU1が入店する際に取得されたセンサ情報SD11と、店舗SP11とを対応付けた履歴情報をセンサデータDBに登録する。これにより、情報処理装置100は、店舗に対してユーザが入退店する際に取得されたセンサ情報と、その店舗とを対応付けた履歴情報を管理する。センサデータDB中の登録情報群DTには、店舗へユーザが入店する際に取得されたセンサ情報が含まれる。
また、情報処理装置100は、ユーザU2が利用する端末装置10-2からセンサ情報SD21を取得する(ステップS11-2)。図1では、端末装置10-2は、ユーザU2の地図MP1に対応するエリアを徒歩で移動時にセンサによる検知を行う。端末装置10-2は、センサによる検知に基づくセンサ情報SD21を情報処理装置100へ送信する。情報処理装置100は、端末装置10-2からセンサ情報SD21を受信する。図1では、情報処理装置100は、端末装置10-2からユーザU2の移動時に対応するセンサ情報SD21を受信する。
そして、情報処理装置100は、センサ情報SD21に対応するコンテキストを示す情報を取得する(ステップS12-2)。図1では、情報処理装置100は、センサ情報SD21に対応する検知時のユーザU2のコンテキストが徒歩で移動中であることを示す情報を取得する。例えば、情報処理装置100は、センサ情報SD21に対応するコンテキストが徒歩で移動中のコンテキストCN21であることを示す情報を含むコンテキスト情報CD21を取得する。
情報処理装置100は、コンテキスト情報CD21を取得可能であれば、どのような方法によりコンテキスト情報CD21を取得してもよい。例えば、情報処理装置100は、端末装置10-2からコンテキスト情報CD21を取得してもよい。この場合、端末装置10-2は、ユーザU2の操作に応じてコンテキスト情報CD21を情報処理装置100へ送信する。情報処理装置100は、端末装置10-2からコンテキスト情報CD21を受信する。
なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置100は、様々な情報を用いてコンテキスト情報CD21を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、端末装置10-2から取得した様々な情報を用いて、センサ情報SD21に対応する検知時において、ユーザU2が徒歩で移動中であると推定してもよい。この場合、情報処理装置100は、端末装置10-2から取得したユーザU2の行動情報等に基づいて、センサ情報SD21に対応する検知時のコンテキストがコンテキストCN21であると推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザU2が端末装置10-2を用いて投稿した内容を示す行動情報に基づいて、センサ情報SD21に対応する検知時のコンテキストがコンテキストCN21であると推定してもよい。また、情報処理装置100は、センサ情報SD21に含まれる加速度情報等を基にユーザU2が徒歩で移動中であると推定してもよい。
そして、情報処理装置100は、センサ情報SD21をセンサデータDBに登録する(ステップS13-2)。図1では、情報処理装置100は、登録情報群DTに示すように、センサ情報SD21に対応するコンテキストを示す情報を関連付けてセンサデータDBに登録する。情報処理装置100は、センサ情報SD21にコンテキスト情報CD21を関連付けてセンサデータDBに登録する。このように、情報処理装置100は、センサ情報SD21に対応する検知時のコンテキストがコンテキストCN21であり、対応する店舗がないことを示すコンテキスト情報CD21を、センサ情報SD21に関連付けてセンサデータDBに登録する。すなわち、情報処理装置100は、センサ情報SD21に対応する検知時のユーザU2のコンテキストが徒歩で移動中であることを示す情報をセンサ情報SD21に対応付けてセンサデータDBに登録する。
また、情報処理装置100は、ユーザU3が利用する端末装置10-3からセンサ情報SD31を取得する(ステップS11-3)。図1では、端末装置10-3は、ユーザU3の店舗SP22からの退店時にセンサによる検知を行う。端末装置10-3は、センサによる検知に基づくセンサ情報SD31を情報処理装置100へ送信する。情報処理装置100は、端末装置10-3からセンサ情報SD31を受信する。図1では、情報処理装置100は、端末装置10-3からユーザU3の店舗SP22からの退店時に対応するセンサ情報SD31を受信する。
そして、情報処理装置100は、センサ情報SD31に対応するコンテキストを示す情報を取得する(ステップS12-3)。図1では、情報処理装置100は、センサ情報SD31に対応する検知時のユーザU3のコンテキストが店舗SP22からの退店であることを示す情報を取得する。例えば、情報処理装置100は、センサ情報SD31に対応するコンテキストが店舗からの退店のコンテキストCN31であることを示す情報及びその店舗が店舗SP22であることを示す情報を含むコンテキスト情報CD31を取得する。
情報処理装置100は、コンテキスト情報CD31を取得可能であれば、どのような方法によりコンテキスト情報CD31を取得してもよい。例えば、情報処理装置100は、端末装置10-3からコンテキスト情報CD31を取得してもよい。この場合、端末装置10-3は、ユーザU3の操作に応じてコンテキスト情報CD31を情報処理装置100へ送信する。情報処理装置100は、端末装置10-3からコンテキスト情報CD31を受信する。
なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置100は、様々な情報を用いてコンテキスト情報CD31を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、端末装置10-3から取得した様々な情報を用いて、センサ情報SD31に対応する検知時において、ユーザU3が店舗SP22から退店していると推定してもよい。この場合、情報処理装置100は、端末装置10-3から取得したユーザU3の行動情報等に基づいて、センサ情報SD31に対応する検知時のコンテキストがコンテキストCN31であると推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザU3の端末装置10-3を用いた電子的な決済(支払い)等を示す行動情報に基づいて、センサ情報SD31に対応する検知時のコンテキストがコンテキストCN31であると推定してもよい。
そして、情報処理装置100は、センサ情報SD31をセンサデータDBに登録する(ステップS13-3)。図1では、情報処理装置100は、登録情報群DTに示すように、センサ情報SD31に対応するコンテキストを示す情報を関連付けてセンサデータDBに登録する。情報処理装置100は、センサ情報SD31にコンテキスト情報CD31を関連付けてセンサデータDBに登録する。このように、情報処理装置100は、センサ情報SD31に対応する検知時のコンテキストがコンテキストCN31及び店舗が店舗SP22であることを示すコンテキスト情報CD31を、センサ情報SD31に関連付けてセンサデータDBに登録する。
すなわち、情報処理装置100は、センサ情報SD31に対応する検知時のユーザU3のコンテキストが店舗SP22からの退店であることを示す情報をセンサ情報SD31に対応付けてセンサデータDBに登録する。情報処理装置100は、店舗SP22からユーザU3が退店する際に取得されたセンサ情報SD31と、店舗SP22とを対応付けた履歴情報をセンサデータDBに登録する。これにより、情報処理装置100は、店舗に対してユーザが入退店する際に取得されたセンサ情報と、その店舗とを対応付けた履歴情報を管理する。センサデータDB中の登録情報群DTには、店舗からユーザが退店する際に取得されたセンサ情報が含まれる。
なお、図1では、3人のユーザU1~U3を図示するが、情報処理装置100は、ユーザU1~U3に限らず、例えばユーザU4等の多数のユーザ(例えば、100万ユーザや1000万ユーザ等)のセンサ情報を取得する。そして、情報処理装置100は、多数のユーザについて取得したセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストや店舗等とを対応付けてセンサデータDBに登録する。
このように、情報処理装置100は、センサにより検知されたセンサ情報と、そのセンサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。図1では、情報処理装置100は、そのセンサ情報に、そのセンサ情報に対応するコンテキストを示す情報を対応付けて記憶する。また、情報処理装置100は、センサ情報に対応する店舗がある場合、そのセンサ情報に、そのセンサ情報に対応するコンテキストを示す情報、及びそのセンサ情報に対応する店舗を示す情報を対応付けてデータベースに登録する。これにより、情報処理装置100は、新たにセンサ情報が取得された際に、データベースを用いることで、その新たに取得されたセンサ情報が対応するコンテキストや店舗の適切な推定(特定)を可能にすることができる。したがって、情報処理装置100は、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができる。
〔1-3.情報の推定に関する情報処理〕
次に、図2を用いて、センサにより検知されたセンサ情報に基づいて、情報処理装置100が対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する処理の一例を説明する。具体的には、以下では、情報処理装置100は、新たにセンサ情報が取得された際に、センサデータDBを用いて、その新たに取得されたセンサ情報が対応するユーザの店舗への入退店を推定する場合を一例として説明する。なお、図1と同様の点については適宜説明を省略する。
次に、図2を用いて、センサにより検知されたセンサ情報に基づいて、情報処理装置100が対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する処理の一例を説明する。具体的には、以下では、情報処理装置100は、新たにセンサ情報が取得された際に、センサデータDBを用いて、その新たに取得されたセンサ情報が対応するユーザの店舗への入退店を推定する場合を一例として説明する。なお、図1と同様の点については適宜説明を省略する。
図2では、情報処理装置100がユーザU5を対象ユーザとして推定処理を行う場合を示す。情報処理装置100は、ユーザU5が利用する端末装置10-5からセンサ情報SD51を取得する(ステップS21)。図2では、端末装置10-5は、ユーザU5の店舗SP11への入店時にセンサによる検知を行う。端末装置10-5は、センサによる検知に基づくセンサ情報SD51を情報処理装置100へ送信する。情報処理装置100は、端末装置10-5からセンサ情報SD51を受信する。図2では、情報処理装置100は、端末装置10-5からユーザU5の店舗SP11への入店時に対応するセンサ情報SD51を受信する。これにより、情報処理装置100は、対象情報TGに示すように、対象ユーザであるユーザU5についてのセンサ情報SD51を取得する。なお、上述したように、センサ情報SD51は、温度、気圧、音、加速度、照度(明るさ)、位置等の様々な対象に関する情報であってもよい。
そして、情報処理装置100は、センサ情報SD51に基づいて、ユーザU5の店舗に対する入退店を推定する(ステップS22)。図2では、情報処理装置100は、センサデータDB中に登録された履歴情報である登録情報群DTを用いて、ユーザU5の店舗に対する入退店を推定する。このように、情報処理装置100は、店舗へユーザが入店する際に取得されたセンサ情報や店舗からユーザが退店する際に取得されたセンサ情報が含まれる登録情報群DTを用いて、ユーザU5の店舗に対する入退店を推定する。
例えば、情報処理装置100は、センサデータDB中の登録情報群DTとセンサ情報SD51との比較に基づいて、ユーザU5の店舗に対する入退店を推定する。情報処理装置100は、登録情報群DTに含まれる各センサ情報とセンサ情報SD51との比較に基づいて、ユーザU5の店舗に対する入退店を推定する。例えば、情報処理装置100は、登録情報群DTに含まれる各センサ情報のうち、センサ情報SD51が類似するセンサ情報に対応するコンテキストが、センサ情報SD51の検知時におけるユーザU5のコンテキストであると推定する。
例えば、情報処理装置100は、登録情報群DTに含まれる各センサ情報のうち、センサ情報SD51との類似度が最も高いセンサ情報に対応するコンテキストが、センサ情報SD51の検知時におけるユーザU5のコンテキストであると推定する。図2では、情報処理装置100は、センサデータDB中の登録情報群DTとセンサ情報SD51との比較し、センサ情報SD51が登録情報群DTに含まれる各センサ情報のうちセンサ情報SD11に類似すると決定する。そして、情報処理装置100は、センサ情報SD51の検知時におけるユーザU5のコンテキストが、センサ情報SD11に対応付けられたコンテキストであると推定する。例えば、情報処理装置100は、センサ情報SD51の検知時におけるユーザU5のコンテキストが、店舗への入店のコンテキストCN11であり、その店舗が店舗SP11であると推定する。すなわち、情報処理装置100は、推定結果RSに示すように、センサ情報SD51の検知時においてユーザU5が店舗SP11へ入店していると推定する。
情報処理装置100は、店舗と、その店舗に入退店する際に取得されうるセンサ情報とを対応付けたデータベースを用いて、対応するセンサ情報が取れたら、その店舗に入退店したと推定する。例えば、情報処理装置100は、店舗の中の行動ごとのセンサ情報が登録されたセンサデータDBを用いて、店舗に入店したかどうかや店舗から退店したかどうかを推定してもよい。また、センサデータDBには、店舗への各入店導線の各々に対応するセンサ情報が含まれてもよい。
なお、情報処理装置100は、店舗SP11を対象店舗として、店舗SP11に対するユーザU5の入退店を推定する場合、センサデータDB中の情報のうち、店舗SP11が対応付けられたセンサ情報のみを用いて処理を行ってもよい。この場合、例えば、情報処理装置100は、センサデータDB中の登録情報群DTのうち、店舗SP11が対応付けられたセンサ情報を抽出し、抽出した情報と、センサ情報SD51との比較に基づいて、店舗SP11に対するユーザU5の入退店を推定してもよい。
また、情報処理装置100は、センサ情報SD51がセンサ情報SD31と類似する場合、センサ情報SD51の検知時においてユーザU5が店舗SP22から退店していると推定する。なお、ユーザの店舗からの退店を推定する処理についても、上述した店舗への入店の推定と同様であるため、詳細な説明を省略する。
このように、情報処理装置100は、センサにより検知されたセンサ情報に基づいて、ユーザの店舗に対する入退店を推定する。例えば、情報処理装置100は、センサにより検知されたセンサ情報と、履歴情報とを比較し、そのセンサ情報が類似する履歴に対応するコンテキストが、そのセンサ情報が検知された時点のコンテキストであると推定する。情報処理装置100は、店舗に入退店する際に取得されうるセンサ情報が登録されたデータベースを参照し、取得されたセンサ情報に基づいて、ユーザの入退店を推定する。
具体的には、情報処理装置100は、センサにより検知されたセンサ情報が過去の対象店舗への入店時に検知された履歴に類似する場合、そのセンサ情報が検知された時点に対象ユーザが対象店舗へ入店していると推定する。また、情報処理装置100は、センサにより検知されたセンサ情報が過去の対象店舗からの退店時に検知された履歴に類似する場合、そのセンサ情報が検知された時点に対象ユーザが対象店舗から退店していると推定する。したがって、情報処理装置100は、センサにより検知された情報を基に店舗に対するユーザの入退店を適切に推定することができる。
〔1-4.その他の処理例〕
なお、上述した処理は一例に過ぎず、情報処理装置100は、様々な情報を用いて様々な処理を行ってもよい。この点について、以下例示を列挙する。
なお、上述した処理は一例に過ぎず、情報処理装置100は、様々な情報を用いて様々な処理を行ってもよい。この点について、以下例示を列挙する。
〔1-4-1.位置〕
例えば、端末装置10がGPS等により位置を検知する場合、ユーザが屋内に入った場合、位置の検知精度が低くなり、位置のみではユーザの入退店の推定が難しい場合がある。例えば、ユーザが屋内に入った場合、位置の検知結果が所定の範囲等の特定の地点を示すものではない場合がある。例えば、ユーザが屋内に入った場合、位置の検知結果が所定の地点を中心とする所定の距離(半径100m等)の範囲内や所定のエリア等の範囲を示す情報となる場合がある。このような場合、情報処理装置100は、位置のみではユーザの入退店を適切に推定することが難しい。
例えば、端末装置10がGPS等により位置を検知する場合、ユーザが屋内に入った場合、位置の検知精度が低くなり、位置のみではユーザの入退店の推定が難しい場合がある。例えば、ユーザが屋内に入った場合、位置の検知結果が所定の範囲等の特定の地点を示すものではない場合がある。例えば、ユーザが屋内に入った場合、位置の検知結果が所定の地点を中心とする所定の距離(半径100m等)の範囲内や所定のエリア等の範囲を示す情報となる場合がある。このような場合、情報処理装置100は、位置のみではユーザの入退店を適切に推定することが難しい。
そこで、情報処理装置100は、位置の検知結果に加えて、位置以外の対象のセンサ情報を用いて、ユーザの入退店を推定する。この場合、例えば、情報処理装置100は、位置の検知結果に基づいて、対象とする店舗を抽出する。例えば、情報処理装置100は、位置の検知結果が示す範囲内に位置する店舗を、入退店の推定対象とする店舗の候補(「候補店舗」ともいう)として抽出する。
そして、情報処理装置100は、センサデータDB中の情報のうち、候補店舗が対応付けられたセンサ情報のみを用いて、入退店を推定する処理を行う。この場合、例えば、情報処理装置100は、センサデータDB中の登録情報群DTのうち、候補店舗が対応付けられたセンサ情報を抽出し、抽出した情報と、対象センサ情報との比較に基づいて、対象ユーザの店舗に対する入退店を推定してもよい。
図2では、情報処理装置100は、センサデータDB中の登録情報群DTのうち、候補店舗が対応付けられたセンサ情報を抽出し、抽出した情報と、センサ情報SD51との比較に基づいて、店舗に対するユーザU5の入退店を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、センサデータDB中の登録情報群DTのうち、候補店舗が対応付けられたセンサ情報を抽出し、抽出した情報と、センサ情報SD51との比較に基づいて、候補店舗のうちユーザU5が入退店を行った店舗を推定してもよい。
〔1-4-2.特徴量〕
上述した例では、センサにより検知されたセンサ情報を用いる場合を説明したが、情報処理装置100は、例えばセンサ情報を基に生成された特徴量を用いて、処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、各センサ情報から抽出された特徴量を用いて、処理を行ってもよい。
上述した例では、センサにより検知されたセンサ情報を用いる場合を説明したが、情報処理装置100は、例えばセンサ情報を基に生成された特徴量を用いて、処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、各センサ情報から抽出された特徴量を用いて、処理を行ってもよい。
例えば、センサ情報から特徴量を生成する処理は、センサ情報からの特徴量抽出等の種々の技術を適宜用いて行われるが、詳細な説明は省略する。なお、センサ情報から特徴量を生成できれば、どのような処理により特徴量が生成されてもよい。また、センサ情報から特徴量を生成する処理は、情報処理装置100が行ってもよいし、端末装置10が行ってもよい。また、上述した例において特徴量を用いる場合、センサ情報が特徴量に代わる点以外は、同様の処理となるため、詳細な説明を省略する。
例えば、端末装置10は、入退店の前後のセンサ情報が有する特徴量を生成し、情報処理装置100に送信する。情報処理装置100は、特徴量と店舗とを紐づけてセンサデータDBに登録する。そして、情報処理装置100は、店舗ごとに特徴量の平均や共通性を基に、共通化した特徴量(共通特徴量)を生成してもよい。情報処理装置100は、入店、退店、滞在など、店舗と関連する行動ごとに特徴量を生成してもよい。
例えば、端末装置10は、センサにより検知したセンサ情報の特徴量を情報処理装置100に送信する。情報処理装置100は、特徴量に応じて、入退店を推定する。
〔1-4-3.各種の推定例〕
例えば、情報処理装置100は、気圧の変化に応じて、店舗に対する入退店を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、後払い、先払い等の決済順序に応じて、コンテキストを推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、後払いの店舗である場合、決済の行動が行われたタイミングでその店舗から退店が行われたと推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、先払いの店舗である場合、決済の行動が行われたタイミングでその店舗への入店が行われたと推定してもよい。
例えば、情報処理装置100は、気圧の変化に応じて、店舗に対する入退店を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、後払い、先払い等の決済順序に応じて、コンテキストを推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、後払いの店舗である場合、決済の行動が行われたタイミングでその店舗から退店が行われたと推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、先払いの店舗である場合、決済の行動が行われたタイミングでその店舗への入店が行われたと推定してもよい。
なお、情報処理装置100は、店舗に対する入退店に関するコンテキストに限らず、様々なコンテキストを推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、店舗内での飲食中等の店舗内での行動に関するコンテキスト等、店舗に関するコンテキストを推定してもよい。情報処理装置100は、店舗の滞在等の店舗の利用に関するコンテキストを推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、縄跳び、ランニング、座った、食べた等のユーザの動きに関するコンテキストを推定してもよい。また、例えば、情報処理装置100は、センサデータDBに登録された情報の変動に基づいて、店舗に関するコンテキスト変化を推定してもよい。
〔1-4-4.コンテキストの切り替わり〕
例えば、情報処理装置100は、コンテキストの切り替わりを推定し、推定したコンテキストの切り替わりに応じて処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、センサ情報に基づいて、コンテキストを推定することにより、入退店に関するコンテキストの切り替わりを推定してもよい。
例えば、情報処理装置100は、コンテキストの切り替わりを推定し、推定したコンテキストの切り替わりに応じて処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、センサ情報に基づいて、コンテキストを推定することにより、入退店に関するコンテキストの切り替わりを推定してもよい。
情報処理装置100は、入退店に関するコンテキストの切り替わりが推定されたら、店舗に対する入退店が行われたと推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザの端末装置10がセンサ情報を取得し、センサ情報からユーザのコンテキストを推定し、推定したコンテキストの切り替わりが検知された、入退店したと推定する。この場合、情報処理装置100は、入退店前後のセンサ情報と、店舗とを対応付けてセンサデータDBに登録してもよい。
情報処理装置100は、センサ情報に基づいてコンテキストを推定し、推定したコンテキストに応じてユーザの店舗に対する入退店を推定する。情報処理装置100は、コンテキスト推定処理前の第1コンテキストから、コンテキスト推定処理により推定した第2コンテキストへの切り替わりに応じて、ユーザの店舗に対する入退店を推定する。
例えば、情報処理装置100は、ユーザのコンテキストが、店舗外に位置することを示す第1コンテキストから、その店舗内に位置することを示す第2コンテキストへの切り替わった場合、その店舗へそのユーザが入店したと推定する。図2では、情報処理装置100は、ユーザU5のコンテキストが、店舗SP11外に位置することを示すコンテキストCN51から、店舗SP11内に位置することを示すコンテキストCN52への切り替わった場合、店舗SP11へユーザU5が入店したと推定する。
例えば、情報処理装置100は、ユーザのコンテキストが、店舗内に位置することを示す第1コンテキストから、その店舗外に位置することを示す第2コンテキストへの切り替わった場合、その店舗からそのユーザが退店したと推定する。図2では、情報処理装置100は、ユーザU5のコンテキストが、店舗SP11内に位置することを示すコンテキストCN52から、店舗SP11外に位置することを示すコンテキストCN51への切り替わった場合、店舗SP11からユーザU5が退店したと推定する。
また、情報処理装置100は、コンテキスト切り替わりを推定し、コンテキスト切り替わりが生じたと推定された場合、センサ情報とコンテキストとを対応付けてデータベースに登録してもよい。
例えば、情報処理装置100は、店舗外に位置することを示す第1コンテキストから、その店舗内に位置することを示す第2コンテキストへの切り替わった場合、第2コンテキストと、第2コンテキストの推定に用いたセンサ情報とを対応付けてデータベースに登録する。図1では、情報処理装置100は、ユーザU1のコンテキストが、店舗SP11外に位置することを示すコンテキストCN51から、店舗SP11内に位置することを示すコンテキストCN52への切り替わった場合、コンテキストCN52と、コンテキストCN52の推定に用いたセンサ情報とを対応付けてセンサデータDBに登録する。この場合、情報処理装置100は、そのコンテキストCN52に、直前のコンテキストCN51の推定に用いたセンサ情報である他のセンサ情報も対応付けてセンサデータDBに登録してもよい。
例えば、情報処理装置100は、店舗内に位置することを示す第1コンテキストから、その店舗外に位置することを示す第2コンテキストへの切り替わった場合、第2コンテキストと、第2コンテキストの推定に用いたセンサ情報とを対応付けてデータベースに登録する。図1では、情報処理装置100は、ユーザU1のコンテキストが、店舗SP11内に位置することを示すコンテキストCN52から、店舗SP11外に位置することを示すコンテキストCN51への切り替わった場合、コンテキストCN51と、コンテキストCN51の推定に用いたセンサ情報とを対応付けてセンサデータDBに登録する。この場合、情報処理装置100は、そのコンテキストCN51に、直前のコンテキストCN52の推定に用いたセンサ情報である他のセンサ情報も対応付けてセンサデータDBに登録してもよい。
〔1-4-5.サービス提供例〕
情報処理装置100は、上述した各種の情報を用いて、様々なサービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、広告またはクーポンの配信など、入退店に応じた情報提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザが店舗に入店したと推定された場合、そのユーザが利用する端末装置10にその店舗に関するクーポンを配信する。図2では、情報処理装置100は、ユーザU5が店舗SP11に入店したと推定された場合、ユーザU5が利用する端末装置10-5に店舗SP11が提供する商品の割引クーポンを配信する。
情報処理装置100は、上述した各種の情報を用いて、様々なサービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、広告またはクーポンの配信など、入退店に応じた情報提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザが店舗に入店したと推定された場合、そのユーザが利用する端末装置10にその店舗に関するクーポンを配信する。図2では、情報処理装置100は、ユーザU5が店舗SP11に入店したと推定された場合、ユーザU5が利用する端末装置10-5に店舗SP11が提供する商品の割引クーポンを配信する。
また、例えば、情報処理装置100は、ユーザが店舗から退店した推定された場合、そのユーザが利用する端末装置10にその店舗から所定の範囲内(例えば半径100m以内等)に位置する店舗に関するクーポンを配信する。図2では、情報処理装置100は、ユーザU5が店舗SP11から退店したと推定された場合、ユーザU5が利用する端末装置10-5に店舗SP11から所定の範囲内に位置する店舗(例えば店舗SP22等)が提供する商品の割引クーポンを配信する。
〔1-4-6.データベースの更新例〕
上述したデータベース(センサデータベース等)の登録(更新)は一例に過ぎず、情報処理装置100は、様々な情報を用いて、データベースの更新を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、決済アプリによる購買情報等の信頼できるデータに基づいて、店舗とコンテキストの新規紐付けを登録してもよい。また、例えば、情報処理装置100は、検出されたコンテキストが既存店舗データのどれとも大きく異なる場合は、新規店舗の可能性ありとみなし、ユーザに情報提供を要求してもよい。この場合、情報処理装置100は、検出されたセンサ情報及びコンテキストに、ユーザが提供した店舗の情報を対応付けて、データベースに登録してもよい。
上述したデータベース(センサデータベース等)の登録(更新)は一例に過ぎず、情報処理装置100は、様々な情報を用いて、データベースの更新を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、決済アプリによる購買情報等の信頼できるデータに基づいて、店舗とコンテキストの新規紐付けを登録してもよい。また、例えば、情報処理装置100は、検出されたコンテキストが既存店舗データのどれとも大きく異なる場合は、新規店舗の可能性ありとみなし、ユーザに情報提供を要求してもよい。この場合、情報処理装置100は、検出されたセンサ情報及びコンテキストに、ユーザが提供した店舗の情報を対応付けて、データベースに登録してもよい。
また、例えば、情報処理装置100は、店舗と紐付いたコンテキストの一部がある時期を境に非連続に変化した場合、この変化を検知し今後の推定精度が上がるようにモデルを更新してもよい。例えば、情報処理装置100は、換気設備の変更で気圧が変化したことや、ルーフがついて照度が変化したこと等により、店舗と紐付いたコンテキストの一部がある時期を境に非連続に変化した場合、この変化を検知し今後の推定精度が上がるようにモデルを更新してもよい。
〔1-4-7.その他の退店推定例〕
上述した例では、センサデータDBを用いた処理を一例として説明したが、情報処理装置100は、センサデータDBを用いずに処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、対象ユーザよりも前にユーザが退店したことが特定されているセンサの反応値に、対象ユーザに対応するセンサの反応値に近いか否かで、対象ユーザの退店を判定してもよい。
上述した例では、センサデータDBを用いた処理を一例として説明したが、情報処理装置100は、センサデータDBを用いずに処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、対象ユーザよりも前にユーザが退店したことが特定されているセンサの反応値に、対象ユーザに対応するセンサの反応値に近いか否かで、対象ユーザの退店を判定してもよい。
例えば、情報処理装置100は、対象ユーザに対応するセンサデータと、他のユーザの退店時のセンサデータとを比較し、データの類似度が所定の閾値以上である場合、対象ユーザが退店したと推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、前に退店したユーザの反応値を、BLE(Bluetooth Low Energy)等により一時的にローカルメモリに保存し、そのセンサの変化データを基に、そのセンサの変化データの波形に近くなったら、対象ユーザが退店したと推定してもよい。
〔1-4-8.ルールベースに基づく処理例〕
上述した例では、センサデータの変化を基にユーザの入退店を推定する処理を一例として説明したが、情報処理装置100は、ルールベースによりユーザの入退店を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、入退店判定用のルールを示すルール情報を用いて、ユーザの入退店を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、「入り口のビーコンを検知したら入店」、「決済の20秒後に退店」、「駐車場のセンサに反応した場合、その15秒前に退店」等の任意のルールベースを定義したルール情報を用いて、ユーザの入退店を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、ルール情報に含まれるルールにセンサデータが該当する場合、そのセンサデータに対応するユーザがそのルールに対応する行動を行ったと推定してもよい。
上述した例では、センサデータの変化を基にユーザの入退店を推定する処理を一例として説明したが、情報処理装置100は、ルールベースによりユーザの入退店を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、入退店判定用のルールを示すルール情報を用いて、ユーザの入退店を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、「入り口のビーコンを検知したら入店」、「決済の20秒後に退店」、「駐車場のセンサに反応した場合、その15秒前に退店」等の任意のルールベースを定義したルール情報を用いて、ユーザの入退店を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、ルール情報に含まれるルールにセンサデータが該当する場合、そのセンサデータに対応するユーザがそのルールに対応する行動を行ったと推定してもよい。
〔2.情報処理装置の構成〕
次に、図4を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図4は、実施形態に係る情報処理装置100の構成例を示す図である。図4に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、情報処理装置100は、情報処理装置100の管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
次に、図4を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図4は、実施形態に係る情報処理装置100の構成例を示す図である。図4に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、情報処理装置100は、情報処理装置100の管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
(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。
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。
(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、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。実施形態に係る記憶部120は、図4に示すように、ユーザ情報記憶部121と、店舗情報記憶部122と、登録情報記憶部123とを有する。
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、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。実施形態に係る記憶部120は、図4に示すように、ユーザ情報記憶部121と、店舗情報記憶部122と、登録情報記憶部123とを有する。
(ユーザ情報記憶部121)
実施形態に係るユーザ情報記憶部121は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部121は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図5は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図5に示すユーザ情報記憶部121は、「ユーザID」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「位置」、「コンテキスト」といった項目が含まれる。
実施形態に係るユーザ情報記憶部121は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部121は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図5は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図5に示すユーザ情報記憶部121は、「ユーザID」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「位置」、「コンテキスト」といった項目が含まれる。
「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザは、図1の例に示したユーザU1に対応する。また、「年齢」は、ユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば35歳など、ユーザの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザの性別を示す。
また、「自宅」は、ユーザの自宅の位置情報を示す。なお、図5では、「自宅」は、「LC11」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報や「X県Y市Z町」等のような住所を示す情報であってもよい。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。
また、「勤務地」は、ユーザの勤務地の位置情報を示す。なお、図5では、「勤務地」は、「LC12」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報や「X県Y市Z町」等のような住所を示す情報であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。
「位置」は、ユーザについて取得(検知)された位置を示す。図5では、「位置」は、ユーザについて最後に取得された位置(最新位置)を示す。なお、「位置」にはユーザについて複数の位置が記憶されてもよく、例えば、「位置」には、ユーザについて取得された位置の履歴、すなわちユーザの位置の変遷を示す情報が記憶されてもよい。また、図5では、「位置」は、「LC1」といった抽象的な符号を図示するが、X市Y町、Aエリア等の範囲を示す情報、緯度や経度を示す情報、「X県Y市Z町」等のような住所を示す情報であってもよい。例えば、「位置」は、ユーザが位置する店舗等の対象領域を示す情報であってもよい。
また、「コンテキスト」は、ユーザについて取得(推定)されたコンテキストを示す。図5では、「コンテキスト」は、ユーザについて最後に取得されたコンテキスト(最新コンテキスト)を示す。なお、「コンテキスト」にはユーザについて複数のコンテキストが記憶されてもよく、例えば、「コンテキスト」には、ユーザについて取得されたコンテキストの履歴、すなわちユーザのコンテキストの変遷を示す情報が記憶されてもよい。また、図5では、「コンテキスト」は、「CN11」といった抽象的な符号を図示するが、ユーザのコンテキストを示す具体的な情報が記憶される。例えば、「コンテキスト」には、「店舗SP11に入店」、「店舗SP12から退店」、「徒歩で移動中」等といった情報が記憶される。
例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザ(ユーザU1)の年齢は、「20代」であり、性別は、「男性」であることを示す。ユーザU1は、自宅が「LC11」であることを示す。ユーザU1は、勤務地が「LC12」であることを示す。また、ユーザU1の最新位置は「LC1」であることを示す。ユーザU1のコンテキストは「CN11」であることを示す。
なお、ユーザ情報記憶部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、ユーザ情報記憶部121は、ユーザのデモグラフィック属性に関する情報やサイコグラフィック属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121は、氏名、家族構成、収入、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。ユーザ情報記憶部121は、各位置が取得された日時を各位置に対応付けて記憶してもよい。ユーザ情報記憶部121は、各コンテキストが取得された日時等を各コンテキストに対応付けて記憶してもよい。
(店舗情報記憶部122)
実施形態に係る店舗情報記憶部122は、店舗(ストア)に関する各種情報を記憶する。図6は、実施形態に係る店舗情報記憶部の一例を示す図である。例えば、店舗情報記憶部122は、種々の店舗に関する情報を記憶する。図6に示す店舗情報記憶部122には、「店舗ID」、「名称」、「カテゴリ」、「店舗情報」といった項目が含まれる。
実施形態に係る店舗情報記憶部122は、店舗(ストア)に関する各種情報を記憶する。図6は、実施形態に係る店舗情報記憶部の一例を示す図である。例えば、店舗情報記憶部122は、種々の店舗に関する情報を記憶する。図6に示す店舗情報記憶部122には、「店舗ID」、「名称」、「カテゴリ」、「店舗情報」といった項目が含まれる。
「店舗ID」は、店舗を識別するための識別情報を示す。「名称」は、店舗の具体的な名称を示す。例えば、「名称」は、「○○飲食店X町店」のような屋号と店舗の場所を示す情報との組合せであってもよい。また、「カテゴリ」は、店舗が属するカテゴリを示す。
また、「店舗情報」は、店舗に関する各種の情報(店舗情報)を示す。「店舗情報」には、店舗の所在地、店舗の出入口の態様等の様々な情報が記憶される。例えば、店舗の出入口の態様には、出入口の位置、出入口のドアの態様、出入口の階段の態様等が含まれる。例えば、出入口のドアの態様には、ドアの有無、ドアが自動または手動の識別、ドアの重さ等が含まれる。例えば、出入口の階段の態様には、階段の数、階段の高さ等が含まれる。
なお、図6では、「店舗情報」は、「店舗情報#11」、「店舗情報#12」といった抽象的な符号を図示するが、店舗情報#11、店舗情報#12等は、各店舗に関する様々な情報を含む。例えば、店舗情報#11は、飲食店Aが位置する場所を示す。また、店舗情報#11は、飲食店Aの出入口の態様、出入口の階段の態様等を示す情報を含む。
例えば、図6の例では、店舗ID「SP11」により識別される店舗(店舗SP11)は、名称「飲食店A」であり、カテゴリ「飲食」に属する店舗であることを示す。また、例えば、図6の例では、飲食店Aである店舗SP11は、店舗情報が店舗情報#11であることを示す。
なお、店舗情報記憶部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。店舗情報記憶部122は、店舗の情報に限らず、店舗以外の施設やエリア等の各種の情報を記憶してもよい。
(登録情報記憶部123)
実施形態に係る登録情報記憶部123は、登録に関する各種情報を記憶する。登録情報記憶部123は、センサによるセンシング(検知)に関する各種情報を記憶する。図7は、実施形態に係る登録情報記憶部の一例を示す図である。図7に示す登録情報記憶部123は、「登録ID」、「日時」、「センサ情報」、「コンテキスト」、「店舗」といった項目が含まれる。
実施形態に係る登録情報記憶部123は、登録に関する各種情報を記憶する。登録情報記憶部123は、センサによるセンシング(検知)に関する各種情報を記憶する。図7は、実施形態に係る登録情報記憶部の一例を示す図である。図7に示す登録情報記憶部123は、「登録ID」、「日時」、「センサ情報」、「コンテキスト」、「店舗」といった項目が含まれる。
「登録ID」は、取得されたセンサ情報を識別するための識別情報を示す。また、「日時」は、各登録IDに対応する日時を示す。例えば、「日時」は、各登録IDに対応するセンサ情報が取得された日時を示す。図7の例では、「日時」には、「DA11」等のように抽象的に図示するが、「2022年4月21日16時47分28秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。
「センサ情報」は、検知されたセンサ情報を示す。「センサ情報」には、検知された情報の種別に応じて様々な情報が記憶される。例えば、「センサ情報」には、音声情報、加速度情報、温度情報、湿度情報、照度情報、Aエリア等の範囲等位置を示す位置情報等が記憶される。
「コンテキスト」は、センサ情報が検知された時点におけるコンテキストを示す。例えば、「コンテキスト」は、センサ情報により推定されるコンテキストを示す。例えば、「コンテキスト」には、センサ情報により検知されたコンテキストを第2コンテキストとし、その直前のコンテキストを第1コンテキストとして記憶され、コンテキストの変化を示す情報が記憶されてもよい。
「店舗」は、コンテキストに対応する店舗を示す。なお、コンテキストに対応する店舗がない場合、店舗の項目は空欄(「-」(ハイフン))となる。
図7の例では、登録ID「DL11」により識別される登録情報(登録情報DL11)は、日時DA11でのセンシング(検知)に対応する情報であることを示す。登録情報DL11は、日時DA11に取得(検知)されたセンサ情報SD11、センサ情報SD11に対応するコンテキストがコンテキストCN11であること、コンテキストCN11に対応する店舗が店舗SP11であることを示す。
なお、登録情報記憶部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、登録情報記憶部123には、各登録情報に対応する端末装置10を識別する情報が記憶されてもよい。
(制御部130)
図4の説明に戻って、制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報処理装置100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を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、コントローラであり、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。
図4の説明に戻って、制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報処理装置100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を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、コントローラであり、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。
図4に示すように、制御部130は、取得部131と、推定部132と、登録部133と、処理部134と、提供部135とを有し、以下に説明する情報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4に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
(取得部131)
取得部131は、種々の情報を取得する。取得部131は、記憶部120から各種情報を取得する。また、取得部131は、ユーザ情報記憶部121や、店舗情報記憶部122や、登録情報記憶部123等から各種情報を取得する。
取得部131は、種々の情報を取得する。取得部131は、記憶部120から各種情報を取得する。また、取得部131は、ユーザ情報記憶部121や、店舗情報記憶部122や、登録情報記憶部123等から各種情報を取得する。
取得部131は、外部装置から各種情報を取得する。取得部131は、端末装置10から情報を取得する。取得部131は、店舗装置20から情報を取得する。取得部131は、データ提供装置50から情報を取得する。取得部131は、店舗装置20から情報を取得する。取得部131は、通信部110を介して、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。取得部131は、端末装置10、店舗装置20、データ提供装置50等から各種情報を受信する。
取得部131は、ユーザが利用する端末装置10からユーザの位置情報を取得する。取得部131は、店舗情報記憶部122から、店舗の情報を取得する。取得部131は、推定部132により推定された情報を取得する。
取得部131は、センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置10から取得する。取得部131は、店舗に対してユーザが入退店する際にセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。取得部131は、店舗へユーザが入店する際にセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。取得部131は、店舗からユーザが退店する際にセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。
取得部131は、センサにより検知されたセンサ情報を、推定対象のユーザとなる対象ユーザが利用する端末装置10から取得する。取得部131は、対象店舗に対してユーザが入退店する際に取得されたセンサ情報と、対象店舗とを対応付けた履歴情報を取得する。取得部131は、対象店舗へユーザが入店する際に取得されたセンサ情報と、対象店舗とを対応付けた入店センサ情報を含む履歴情報を取得する。取得部131は、対象店舗へユーザが退店する際に取得されたセンサ情報と、対象店舗とを対応付けた退店センサ情報を含む履歴情報を取得する。
(推定部132)
推定部132は、各種情報を推定する推定処理を実行する。推定部132は、推定した情報を記憶部120に格納する。推定部132は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部120に記憶された情報に基づいて、各種情報を推定する。推定部132は、記憶部120から、各種情報を推定する。推定部132は、ユーザ情報記憶部121や、店舗情報記憶部122や、登録情報記憶部123から、各種情報を推定する。推定部132は、各種情報を特定する。推定部132は、各種情報を推定する。推定部132は、取得部131により取得されたセンサ情報に基づいて、推定処理を実行する。
推定部132は、各種情報を推定する推定処理を実行する。推定部132は、推定した情報を記憶部120に格納する。推定部132は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部120に記憶された情報に基づいて、各種情報を推定する。推定部132は、記憶部120から、各種情報を推定する。推定部132は、ユーザ情報記憶部121や、店舗情報記憶部122や、登録情報記憶部123から、各種情報を推定する。推定部132は、各種情報を特定する。推定部132は、各種情報を推定する。推定部132は、取得部131により取得されたセンサ情報に基づいて、推定処理を実行する。
推定部132は、取得部131により取得されたセンサ情報に基づいて、コンテキストを推定するコンテキスト推定処理を実行する。推定部132は、コンテキスト推定処理前の第1コンテキストと、コンテキスト推定処理により推定した第2コンテキストとに基づいて、コンテキスト切り替わりを推定する。
推定部132は、ユーザが店舗外に位置するコンテキストに対応する第1コンテキストから、ユーザが店舗内に位置するコンテキストに対応する第2コンテキストへのコンテキスト切り替わりを推定する。推定部132は、ユーザが店舗内に位置するコンテキストに対応する第1コンテキストから、ユーザが店舗外に位置するコンテキストに対応する第2コンテキストへのコンテキスト切り替わりを推定する。
推定部132は、取得部131により取得されたセンサ情報に基づいて、推定対象の店舗となる対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する。推定部132は、履歴情報に基づいて、対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する。推定部132は、履歴情報とセンサ情報との比較に基づいて、対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する。
推定部132は、履歴情報に基づいて、対象店舗への対象ユーザの入店を推定する。推定部132は、入店センサ情報とセンサ情報との比較に基づいて、対象店舗への対象ユーザの入店を推定する。推定部132は、履歴情報に基づいて、対象店舗からの対象ユーザの退店を推定する。推定部132は、退店センサ情報とセンサ情報との比較に基づいて、対象店舗からの対象ユーザの退店を推定する。
推定部132は、取得部131により取得されたセンサ情報に基づいて、コンテキストを推定するコンテキスト推定処理により推定したコンテキストに応じて、対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する。推定部132は、コンテキスト推定処理前の第1コンテキストから、コンテキスト推定処理により推定した第2コンテキストへの切り替わりに応じて対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する。
推定部132は、対象ユーザが対象店舗外に位置するコンテキストに対応する第1コンテキストから、対象ユーザが対象店舗内に位置するコンテキストに対応する第2コンテキストへの切り替わりに応じて、対象店舗への対象ユーザの入店を推定する。推定部132は、対象ユーザが対象店舗内に位置するコンテキストに対応する第1コンテキストから、対象ユーザが対象店舗外に位置するコンテキストに対応する第2コンテキストへの切り替わりに応じて、対象店舗からの対象ユーザの退店を推定する。
(登録部133)
登録部133は、各種の情報を登録する登録処理を実行する。登録部133は、情報を記憶部120に格納することにより、登録処理を実行する。登録部133は、外部装置から取得された各種情報を登録する。例えば、登録部133は、センサ情報に、コンテキストや店舗を示す情報を対応付けて登録情報記憶部123に登録する。
登録部133は、各種の情報を登録する登録処理を実行する。登録部133は、情報を記憶部120に格納することにより、登録処理を実行する。登録部133は、外部装置から取得された各種情報を登録する。例えば、登録部133は、センサ情報に、コンテキストや店舗を示す情報を対応付けて登録情報記憶部123に登録する。
登録部133は、取得部131により取得されたセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。登録部133は、店舗に対してユーザが入退店する際に取得されたセンサ情報と、店舗に対する入退店を示すコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。
登録部133は、店舗へユーザが入店する際に取得されたセンサ情報と、店舗への入店を示す入店コンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。登録部133は、店舗からユーザが退店する際に取得されたセンサ情報と、店舗からの退店を示す退店コンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。
登録部133は、取得部131により取得されたセンサ情報と、コンテキスト推定処理により推定されたコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。登録部133は、推定部132によりコンテキスト切り替わりが生じたと推定された場合、取得部により取得されたセンサ情報と、第2コンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。登録部133は、第1コンテキストに対応する時点でセンサにより検知された他のセンサ情報を、第2コンテキストに対応付けてデータベースに登録する。
(処理部134)
処理部134は、各種処理を実行する。処理部134は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部120に記憶された情報に基づいて、各種情報を実行する。処理部134は、端末装置10、店舗装置20、データ提供装置50等の他の情報処理装置からの情報に基づいて、各種情報を実行する。処理部134は、ユーザ情報記憶部121や、店舗情報記憶部122や、登録情報記憶部123に記憶された情報に基づいて、各種情報を実行する。
処理部134は、各種処理を実行する。処理部134は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部120に記憶された情報に基づいて、各種情報を実行する。処理部134は、端末装置10、店舗装置20、データ提供装置50等の他の情報処理装置からの情報に基づいて、各種情報を実行する。処理部134は、ユーザ情報記憶部121や、店舗情報記憶部122や、登録情報記憶部123に記憶された情報に基づいて、各種情報を実行する。
処理部134は、取得部131により取得された各種情報に基づいて、各種情報を実行する。処理部134は、推定部132により推定された各種情報に基づいて、各種情報を実行する。処理部134は、登録部133により登録された各種情報に基づいて、各種情報を実行する。
処理部134は、各種情報を決定する。処理部134は、取得部131により取得された各種情報に基づいて、各種情報を決定する。処理部134は、推定部132により推定された各種情報に基づいて、各種情報を決定する。処理部134は、登録部133により登録された各種情報に基づいて、各種情報を決定する。
処理部134は、コンテンツを生成する。処理部134は、インセンティブを示すクーポンを含むコンテンツを生成する。例えば、処理部134は、Java(登録商標)等の種々の技術を適宜用いて、端末装置10へ提供する画面(コンテンツ)を生成する。なお、処理部134は、CSSやJavaScript(登録商標)やHTMLの形式に基づいて、端末装置10へ提供する画面(コンテンツ)を生成してもよい。また、例えば、処理部134は、JPEG(Joint Photographic Experts Group)やGIF(Graphics Interchange Format)やPNG(Portable Network Graphics)など様々な形式で画面(コンテンツ)を生成してもよい。
(提供部135)
提供部135は、各種のサービスを提供する。提供部135は、各種情報を提供する。提供部135は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。提供部135は、端末装置10や店舗装置20やデータ提供装置50に各種情報を送信する。
提供部135は、各種のサービスを提供する。提供部135は、各種情報を提供する。提供部135は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。提供部135は、端末装置10や店舗装置20やデータ提供装置50に各種情報を送信する。
提供部135は、端末装置10、店舗装置20、データ提供装置50等の他の情報処理装置からの情報に基づいて、各種情報を提供する。提供部135は、記憶部120に記憶された情報に基づいて、各種情報を提供する。提供部135は、ユーザ情報記憶部121や、店舗情報記憶部122や、登録情報記憶部123に記憶された情報に基づいて、各種情報を提供する。
提供部135は、取得部131により取得された各種情報に基づいて、各種情報を送信する。提供部135は、推定部132により推定された各種情報に基づいて、各種情報を送信する。提供部135は、登録部133により登録された各種情報に基づいて、各種情報を送信する。提供部135は、処理部134により実行された各種情報に基づいて、各種情報を送信する。
提供部135は、データベースを用いたサービスを提供する。提供部135は、データベースを用いて推定される対象ユーザの対象店舗に対する入退店に応じて、対象ユーザが利用する端末装置10に情報を提供する。
提供部135は、推定部132により推定された対象ユーザの対象店舗に対する入退店に応じて、対象ユーザに情報を提供する。提供部135は、推定部132により推定された対象ユーザの対象店舗に対する入退店に応じて、対象ユーザが利用する端末装置10に情報を送信する。
〔3.情報処理のフロー〕
次に、図8及び図9を用いて、実施形態に係る情報処理システム1による情報処理の手順について説明する。
次に、図8及び図9を用いて、実施形態に係る情報処理システム1による情報処理の手順について説明する。
まず、図8に示す処理について説明する。図8は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。具体化には、図8は、情報の登録に関する情報処理の一例を示すフローチャートである。
図8に示すように、情報処理装置100は、センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置から取得する(ステップS101)。例えば、情報処理装置100は、センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置10から受信する。
そして、情報処理装置100は、センサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する(ステップS102)。例えば、情報処理装置100は、端末装置10から受信したセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けて登録情報記憶部123に登録する。
次に、図9に示す処理について説明する。図9は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。具体化には、図9は、情報の推定に関する情報処理の一例を示すフローチャートである。
図9に示すように、情報処理装置100は、センサにより検知されたセンサ情報を、推定対象のユーザとなる対象ユーザが利用する端末装置から取得する(ステップS201)。例えば、情報処理装置100は、センサにより検知されたセンサ情報を、推定対象のユーザとなる対象ユーザが利用する端末装置10から受信する。
そして、情報処理装置100は、センサ情報に基づいて、推定対象の店舗となる対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する(ステップS202)。例えば、情報処理装置100は、端末装置10から受信したセンサ情報に基づいて、推定対象の店舗となる対象店舗に対する対象ユーザの入退店を推定する。
〔4.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、取得部131と、登録部133とを有する。取得部131は、センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置10から取得する。登録部133は、取得部131により取得されたセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、取得部131と、登録部133とを有する。取得部131は、センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置10から取得する。登録部133は、取得部131により取得されたセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、取得したセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録することにより、センサ情報とコンテキストとを対応付けて管理することができる。したがって、情報処理装置100は、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、店舗に対してユーザが入退店する際にセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。登録部133は、店舗に対してユーザが入退店する際に取得されたセンサ情報と、店舗に対する入退店を示すコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、店舗に対してユーザが入退店する際にセンサにより検知されたセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録することにより、ユーザの入退店に関するセンサ情報を管理することができる。したがって、情報処理装置100は、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、店舗へユーザが入店する際にセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。登録部133は、店舗へユーザが入店する際に取得されたセンサ情報と、店舗への入店を示す入店コンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、店舗へユーザが入店する際にセンサにより検知されたセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録することにより、ユーザの入店に関するセンサ情報を管理することができる。したがって、情報処理装置100は、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、店舗からユーザが退店する際にセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。登録部133は、店舗からユーザが退店する際に取得されたセンサ情報と、店舗からの退店を示す退店コンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、店舗からユーザが退店する際にセンサにより検知されたセンサ情報と、センサ情報のセンサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録することにより、ユーザの退店に関するセンサ情報を管理することができる。したがって、情報処理装置100は、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100は、推定部132を有する。推定部132は、取得部131により取得されたセンサ情報に基づいて、コンテキストを推定するコンテキスト推定処理を実行する。登録部133は、取得部131により取得されたセンサ情報と、コンテキスト推定処理により推定されたコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、取得したセンサ情報と、推定したコンテキストとを対応付けてデータベースに登録することにより、センサ情報とコンテキストとを対応付けて管理することができる。したがって、情報処理装置100は、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部132は、コンテキスト推定処理前の第1コンテキストと、コンテキスト推定処理により推定した第2コンテキストとに基づいて、コンテキスト切り替わりを推定する。登録部133は、推定部132によりコンテキスト切り替わりが生じたと推定された場合、取得部により取得されたセンサ情報と、第2コンテキストとを対応付けてデータベースに登録する。
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、コンテキストの切り替わりが生じた際のセンサ情報とコンテキストとを対応付けてデータベースに登録することにより、センサ情報とコンテキストとを対応付けて管理することができる。したがって、情報処理装置100は、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部132は、ユーザが店舗外に位置するコンテキストに対応する第1コンテキストから、ユーザが店舗内に位置するコンテキストに対応する第2コンテキストへのコンテキスト切り替わりを推定する。
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザの位置が店舗外から店舗内へ切り替わるコンテキスト切り替わりを推定することにより、ユーザが店舗へ入店したことを示すコンテキストと、入店した際のセンサ情報とを対応付けて管理することができる。したがって、情報処理装置100は、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部132は、ユーザが店舗内に位置するコンテキストに対応する第1コンテキストから、ユーザが店舗外に位置するコンテキストに対応する第2コンテキストへのコンテキスト切り替わりを推定する。
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザの位置が店舗内から店舗外へ切り替わるコンテキスト切り替わりを推定することにより、ユーザが店舗へ退店したことを示すコンテキストと、退店した際のセンサ情報とを対応付けて管理することができる。したがって、情報処理装置100は、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100において、登録部133は、第1コンテキストに対応する時点でセンサにより検知された他のセンサ情報を、第2コンテキストに対応付けてデータベースに登録する。
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、第1コンテキストに対応する時点でセンサにより検知された他のセンサ情報を、第2コンテキストに対応付けてデータベースに登録することにより、コンテキスト切り替わり前後のセンサ情報とコンテキストとを対応付けて管理することができる。したがって、情報処理装置100は、センサにより検知された情報を適切に管理可能にすることができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100は、提供部135を有する。提供部135は、データベースを用いたサービスを提供する。
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、データベースを用いたサービスを提供することにより、センサ情報とコンテキストとを対応付けてデータベースを用いて、適切なサービスを提供することができる。
また、実施形態に係る情報処理装置100において、提供部135は、データベースを用いて推定される対象ユーザの対象店舗に対する入退店に応じて、対象ユーザが利用する端末装置10に情報を提供する。
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、データベースを用いて推定される対象ユーザの対象店舗に対する入退店に応じて、対象ユーザが利用する端末装置10に情報を提供することにより、対象ユーザに適切な情報を提供することができる。
〔5.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置100は、例えば図10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10は、情報処理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。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD(Hard Disk Drive)1400、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。
上述してきた実施形態に係る情報処理装置100は、例えば図10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10は、情報処理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。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD(Hard Disk Drive)1400、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。
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。
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、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CPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータをネットワークNを介して他の機器へ送信する。
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。
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。
例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る情報処理装置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、他の装置からネットワークNを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
以上、本願の実施形態及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。
〔6.その他〕
また、上記実施形態及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。
また、上記実施形態及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。
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。
また、上述してきた実施形態及び変形例は、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。
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。
1 情報処理システム
100 情報処理装置
121 ユーザ情報記憶部
122 店舗情報記憶部
123 登録情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 推定部
133 登録部
134 処理部
135 提供部
10 端末装置
20 店舗装置
50 データ提供装置
N ネットワーク
100 情報処理装置
121 ユーザ情報記憶部
122 店舗情報記憶部
123 登録情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 推定部
133 登録部
134 処理部
135 提供部
10 端末装置
20 店舗装置
50 データ提供装置
N ネットワーク
Claims (13)
- センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置から取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記センサ情報と、前記センサ情報の前記センサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する登録部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記取得部は、
店舗に対して前記ユーザが入退店する際に前記センサにより検知された前記センサ情報を取得し、
前記登録部は、
前記店舗に対して前記ユーザが入退店する際に取得された前記センサ情報と、前記店舗に対する入退店を示す前記コンテキストとを対応付けて前記データベースに登録する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、
店舗へ前記ユーザが入店する際に前記センサにより検知された前記センサ情報を取得し、
前記登録部は、
前記店舗へ前記ユーザが入店する際に取得された前記センサ情報と、前記店舗への入店を示す入店コンテキストとを対応付けて前記データベースに登録する
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、
店舗から前記ユーザが退店する際に前記センサにより検知された前記センサ情報を取得し、
前記登録部は、
前記店舗から前記ユーザが退店する際に取得された前記センサ情報と、前記店舗からの退店を示す退店コンテキストとを対応付けて前記データベースに登録する
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記取得部により取得された前記センサ情報に基づいて、前記コンテキストを推定するコンテキスト推定処理を実行する推定部、
をさらに備え、
前記登録部は、
前記取得部により取得された前記センサ情報と、前記コンテキスト推定処理により推定された前記コンテキストとを対応付けて前記データベースに登録する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記推定部は、
前記コンテキスト推定処理前の第1コンテキストと、前記コンテキスト推定処理により推定した第2コンテキストとに基づいて、コンテキスト切り替わりを推定し、
前記登録部は、
前記推定部により前記コンテキスト切り替わりが生じたと推定された場合、前記取得部により取得された前記センサ情報と、前記第2コンテキストとを対応付けて前記データベースに登録する
ことを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。 - 前記推定部は、
前記ユーザが前記店舗外に位置するコンテキストに対応する前記第1コンテキストから、前記ユーザが前記店舗内に位置するコンテキストに対応する前記第2コンテキストへの前記コンテキスト切り替わりを推定する
ことを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。 - 前記推定部は、
前記ユーザが前記店舗内に位置するコンテキストに対応する前記第1コンテキストから、前記ユーザが前記店舗外に位置するコンテキストに対応する前記第2コンテキストへの前記コンテキスト切り替わりを推定する
ことを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。 - 前記登録部は、
前記第1コンテキストに対応する時点で前記センサにより検知された他のセンサ情報を、前記第2コンテキストに対応付けて前記データベースに登録する
ことを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。 - 前記データベースを用いたサービスを提供する提供部、
をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記提供部は、
前記データベースを用いて推定される対象ユーザの対象店舗に対する入退店に応じて、前記対象ユーザが利用する端末装置に情報を提供する
ことを特徴とする請求項10に記載の情報処理装置。 - コンピュータが実行する情報処理方法であって、
センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置から取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記センサ情報と、前記センサ情報の前記センサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する登録工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - センサにより検知されたセンサ情報をユーザが利用する端末装置から取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された前記センサ情報と、前記センサ情報の前記センサによる検知時のコンテキストとを対応付けてデータベースに登録する登録手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022081587A JP2023170106A (ja) | 2022-05-18 | 2022-05-18 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022081587A JP2023170106A (ja) | 2022-05-18 | 2022-05-18 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2023170106A true JP2023170106A (ja) | 2023-12-01 |
Family
ID=88928100
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022081587A Pending JP2023170106A (ja) | 2022-05-18 | 2022-05-18 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2023170106A (ja) |
-
2022
- 2022-05-18 JP JP2022081587A patent/JP2023170106A/ja active Pending
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