JP5065069B2 - シチュエーション推定装置、及び、シチュエーション推定プログラム - Google Patents
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Description
本発明は上述した従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、ユーザのシチュエーションを高い精度で推定することが可能なシチュエーション推定装置、及び、シチュエーション推定プログラムを提供することにある。
本発明によれば、ユーザそれぞれのライフサイクルに応じたシチュエーション遷移モデルを定義することができ、ユーザのシチュエーションを高い精度で推定することが可能となる。
本発明によれば、前記モデル定義手段は、前記シチュエーション遷移モデルにおける位置情報を、前記エリアを用いて定義するため、ユーザが目的に応じて滞在するエリアに基づいてユーザのシチュエーションを推定することができ、シチュエーションの推定精度を向上させることができる。
本発明によれば、前記シチュエーション推定手段は、前記位置情報取得手段により取得された位置情報からユーザが居住場所にいるのか勤務場所にいるのかを判断することができ、シチュエーションの推定精度を向上させることができる。
本発明によれば、前記モデル定義手段は、前記ユーザ履歴ログに基づいて前記ライフサイクル情報を補正するため、正確なライフサイクル情報に基づいてシチュエーション遷移モデルを定義することができ、シチュエーションの推定精度を向上させることができる。
本発明によれば、前記モデル定義手段は、前記就寝時間帯に第1の所定の契機が発生した場合に該第1の所定の契機が発生した時刻を前記ユーザの直近の就寝時刻と推定し、前記ユーザの過去の就寝時刻と推定された時刻の平均値を用いて前記ライフサイクル情報を補正するため、正確なユーザのライフサイクル情報に基づいてユーザのシチュエーションを高い精度で推定することができる。
本発明によれば、前記就寝時間帯外に前記第1の所定の契機が発生した場合は、前記第1の所定の契機が発生した時刻が前記ユーザの就寝時刻である可能性が低いため、前記ユーザに実際の就寝時刻を問い合わせることで、前記ユーザの就寝時刻を正確に把握することが可能となる。
本発明によれば、前記モデル定義手段は、前記起床時間帯に第2の所定の契機が発生したと判断した場合に該第2の所定の契機が発生した時刻を前記ユーザの直近の起床時刻と推定し、前記ユーザの過去の起床時刻として推定された時刻の平均値を用いて前記ライフサイクル情報を補正するため、正確なユーザのライフサイクル情報に基づいてユーザのシチュエーションを高い精度で推定することができる。
本発明によれば、前記起床時間帯外に前記第2の所定の契機が発生した場合、前記第2の所定の契機が発生した時刻が前記ユーザの就寝時刻である可能性が低いため、前記ユーザに実際の起床時刻を問い合わせることで、前記ユーザの起床時刻を正確に把握することができる。
本発明によれば、前記シチュエーション推定手段は、前記ユーザへの質問に対する回答に基づいて前記複数のシチュエーションから1つを特定するため、精度よくユーザのシチュエーションを推定することが可能となる。
本発明によれば、前記エリア定義手段は、前記ユーザへの質問に対する回答に基づいて未定義のエリアを定義することができ、定義されたエリアに基づいてユーザのシチュエーションを高い精度で推定することができる。
本発明によれば、前記セリフ決定手段は、高い精度で推定された前記ユーザの現在のシチュエーションに基づいてセリフを決定するため、適切なセリフをユーザに提示することができ、あたかもユーザを見守っている人がいるような印象をユーザに与えて、癒しを提供することができる。
(全体構成)
図1は、本発明の実施形態に係るエージェントシステムの全体構成を示す図である。同図に示すように、エージェントシステムは、ユーザが携帯する、折りたたみ式の移動通信端末100と、移動通信端末100にダウンロードするためのアプリケーションプログラムを管理するサーバ200と、GPS(Global Positioning System)による移動通信端末100の位置計測を行う位置測位装置300と、を含んで構成される。
図2は、移動通信端末100のハードウェア構成を示すブロック図である。同図に示すように、移動通信端末100は、全体を制御するCPU101と、プログラムやデータ等のソフトウェアを記憶する記憶装置102と、無線通信を行うための通信インターフェース103と、各種画面を表示する表示装置104と、キーの押下、端末の開閉等の操作に応じた入力信号を出力する入力装置105と、音声や効果音等の音を出力する音出力装置106と、ユーザの声を入力するマイクロホン等の声入力装置107と、日時を計時する内部時計108と、位置測位装置300からGPS信号を受信するためのGPS受信機109と、を備えている。
不揮発性メモリ123には、アプリ保存領域123aとスクラッチパッド123bとが設けられている。アプリ保存領域123aには、サーバ200からダウンロードされたアプリケーションプログラムが記憶される。なお、ダウンロードに限らず、当該アプリケーションプログラムを移動通信端末100の製造時からアプリ保存領域123aに記憶させておくことも可能である。スクラッチパッド123bには、サーバ200からダウンロードされたデータや、アプリケーションプログラムを起動することにより、又は、アプリケーションプログラムを実行することによって作成されたデータが記憶される。本実施形態では、スクラッチパッド123bには、曜日を判定するためのカレンダーデータ、音出力装置106から出力するための音データ、表示装置104に表示するための画像データ等が記憶される。なお、移動通信端末100は、データを記憶するためのメモリとして、スクラッチパッド123b以外の外部記憶装置を備えていてもよい。
次に、図3を参照して、移動通信端末100の機能構成について説明する。なお、同図に示す機能構成は、移動通信端末100のCPU101がROM121やアプリ保存領域123a等に記憶されたプログラムに従って処理を実行することにより、或いは、RAM122やスクラッチパッド123b等の記憶領域により、実現される。
エリア定義部11は、位置情報に対応付けて、ユーザが目的に応じて滞在するエリアを定義する。本実施形態では、エリアには、ホームエリア(以下「HA」という)、仮ホームエリア(以下、「仮HA」という)、ワークエリア(以下「WA」という)、仮ワークエリア(以下、「仮WA」という)、「お気に入りエリア」、及び「特定エリア」が存在する。ここで、「HA」とは、自宅、実家等のユーザの主たる居住場所である。「仮HA」とは、友人宅、ホテル等の、ユーザが旅行、出張等で稀に就寝する場所である。「WA」とは、ユーザの主な勤務場所である。「仮WA」とは、客先、イベント会場等の、ユーザが営業、打合せ等で稀に勤務する場所である。「お気に入りエリア」とは、ユーザのお気に入りの場所として設定されるエリアである。「特定エリア」とは、コンテンツプロバイダが当該エリアでユーザにサービスを提供するために設定されるエリアである。
また、エリア定義部11は、未定義のエリアにユーザが所定時間(例えば、1時間)以上滞在している場合にユーザに質問を通知し、当該質問に対する回答に基づいて、当該未定義のエリアを定義する。なお、ユーザに質問を通知する方法としては、表示装置104に質問内容を文字で表示したり、音出力装置106から質問内容を音声で出力する方法が考えられる。また、質問に対してユーザが回答する方法としては、キー等の入力装置105から回答内容を入力したり、声入力装置107から音声を入力する方法が考えられる。
ユーザ履歴ログ記憶部12は、ユーザの行動の履歴を表すユーザ履歴ログをスクラッチパッド123bに記憶する。図4には、ユーザ履歴ログのデータ構成の一例を示す。同図に示すように、ユーザ履歴ログには、日時、平日・休日区分、位置情報、エリアの種類、シチュエーション、推定起床時刻・推定就寝時刻、表示したセリフID、質問に対する回答、及び、端末開閉時刻・キー操作時刻等の端末操作ログが含まれる。これらのユーザ履歴ログは、例えば、表示装置104にセリフを含む画像が表示された時、ユーザが質問に答えた時、GPSによる位置測位が行われた時、ユーザが移動通信端末100の操作を行った時等に記憶される。
モデル定義部13は、シチュエーション遷移モデルを定義し、当該定義したシチュエーション遷移モデルをスクラッチパッド123bに記憶する。ここで、「シチュエーション遷移モデル」とは、ユーザの1日のライフサイクルを表すライフサイクル情報と、ユーザが居る場所を表す位置情報とに依存するユーザのシチュエーションの遷移順を定義したモデルである。
また、「ライフサイクル情報」とは、ユーザの起床時刻、就寝時刻、始業時刻、終業時刻、起床時間帯、就寝時間帯等の、ユーザ毎に異なる1日のライフサイクルを表す情報をいう。モデル定義部13は、ユーザにより入力された、起床時刻、就寝時刻、始業時刻、終業時刻等の時刻を表すユーザ設定時刻情報と、「起床時間帯」、「就寝時間帯」、「起床時刻」、「就寝時刻」、「始業時刻」、「就業時刻」等のライフサイクルの分類項目と、を対応付けることにより、ライフサイクル情報を定義する。
「ポイントシチュエーション(PS)」とは、ユーザのライフサイクル情報とユーザが居るエリアとに基づいて推定される、行動の起点となるシチュエーションである。ポイントシチュエーションには、起床、出勤開始、仕事開始、仕事終了、帰宅、就寝、外出等が存在する。ポイントシチュエーションは、関連するラインシチュエーションに自動的に遷移する。
「スペシャルシチュエーション(SS)」とは、ポイントシチュエーション及びラインシチュエーションの何れでもないシチュエーションであり、本実施形態では「迷子中」と呼ばれるシチュエーションが存在する。初回起動時や初めての位置情報取得前等の、現在のユーザのシチュエーションが不明な時のシチュエーションである。
図6には、図5に示すシチュエーション遷移モデルをテーブル形式で表現した場合の一例を示す。同図に示すテーブルでは、ユーザの遷移前のシチュエーションと、エリア(HA、仮HA、WA、仮WA、EX)と、ライフサイクル情報(起床時間帯、始業時刻、就業時刻等)と、現在のシチュエーションと、が対応付けられている。
ライフサイクル情報は、ユーザにより入力されたユーザ設定時刻情報に基づいて定義される。当該ライフサイクル情報で表されるライフサイクルは、ユーザのライフサイクルの変化等により実際のライフサイクルと誤差が生じる場合がある。このため、モデル定義部13は、ユーザ履歴ログ記憶部12に記憶されたユーザ履歴ログに基づいてライフサイクル情報を補正する機能を有する。具体的には、例えば、モデル定義部13は、ユーザの過去の推定就寝時刻の平均値や過去の推定起床時刻の平均値を用いて、ライフサイクル情報に含まれる就寝時刻、起床時刻、就寝時間帯、起床時間帯等を補正する。
平均値μs=Σxi/N(N:過去の推定就寝時刻のデータ総数、xi:データ値)
標準偏差σ=(Σ(xi−μs)2/(N−1))1/2
同様に、推定起床時刻の平均値μwと標準偏差σは、以下の式で算出される。
平均値μw=Σxi/N(N:過去の推定起床時刻のデータ総数、xi:データ値)
標準偏差σ=(Σ(xi−μw)2/(N−1))1/2
また、モデル定義部13は、日々所定のタイミングで直近の就寝時刻及び起床時刻を推定し、当該推定就寝時刻及び推定起床時刻をユーザ履歴ログとして記録する。図9は、過去に各時刻が就寝/起床時刻として推定された回数を示すグラフである。
Logic5:(μw+σ)以降の時間帯に第2の所定の契機が発生した場合の起床時刻推定ロジックである。平日においては、第2の所定の契機が発生した時刻を起床時刻とする。休日においては、第2の所定の契機が発生した時に、ユーザに起床時刻を問い合わせる。
位置情報取得部14は、ユーザが携帯する移動通信端末100の位置情報をユーザの位置情報として取得する。本実施形態では、位置情報取得部14は、移動通信端末100に搭載されているGPS受信機109により所定の周期毎に位置測位装置300から受信されるGPS信号に基づいて、移動通信端末100の位置情報を算出する。GPS信号を受信する所定の周期は、ユーザが滞在しているエリアに応じて変化する。例えば、ユーザがHAに滞在している場合には30分周期であり、ユーザがWAに滞在している場合には15分周期となる。なお、位置情報の取得方法はGPSに限定されることはなく、例えば、移動通信端末100が在圏する基地局の位置情報をユーザの位置情報とみなしてもよい。
時刻情報取得部15は、移動通信端末100が備える内部時計108から現在時刻を表す時刻情報を取得する。なお、時刻情報の取得方法はこれに限定されることはなく、例えば、外部のサーバ装置から時刻情報を取得することも可能である。
(シチュエーション推定部)
シチュエーション推定部16は、モデル定義部13により定義されたシチュエーション遷移モデルと、位置情報取得部14により取得された位置情報と、時刻情報取得部15により取得された時刻情報と、ユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいて、ユーザの現在のシチュエーションを推定する。
また、シチュエーション推定部16は、ユーザにとって今日が平日と休日との何れに該当するかに応じて2種類のシチュエーション遷移モデルを使い分けて、ユーザの現在のシチュエーションを推定する。スクラッチパッド123bには、例えばアプリケーションプログラムの起動によって、図10に示すようなデフォルトの平休日データが記憶される。シチュエーション推定部16は、当該平休日データに基づいて、ユーザにとって今日が平日と休日との何れに該当するかを判定する。当該デフォルトの平休日データは、ユーザの入力により変更可能である。なお、当該平休日データを用いる以外に、直近のユーザ履歴ログに記録されている「平日・休日区分」に基づいて、ユーザにとって今日が平日と休日との何れに該当するかを判定することも可能である。
また、シチュエーション推定部16は、ユーザへの質問に対する回答に基づいて、ユーザの現在のシチュエーションを推定する。
例えば、シチュエーション推定部16は、複数のシチュエーションの候補を推定し、ユーザへの質問に対する回答に基づいて、ユーザのシチュエーションの候補を1つに特定する。
(質問に対する回答に基づく平休日の入れ替え)
また、シチュエーション推定部16は、ユーザへの質問に対する回答に基づいて、平日用と休日用とのシチュエーション遷移モデルの何れを使用するかを決定し、当該決定したシチュエーション遷移モデルを用いてユーザの現在のシチュエーションを推定する。
この際、シチュエーション推定部16は、現在使用しているシチュエーション遷移モデルの種類と、位置情報取得部15により取得された位置情報と、時刻情報取得部15により取得された時刻情報と、の少なくとも1つに基づいて、ユーザへの質問の内容を決定する。
セリフ決定部17は、シチュエーション推定部16により推定されたユーザのシチュエーションに基づいて、音声や画像によりユーザに提示するための適切なセリフを決定する。セリフの決定の方法としては、例えば、セリフ決定部17は、予め設定されたシチュエーションとセリフとの対応関係を定義した情報を参照することにより、推定されたユーザのシチュエーションに対応するセリフを決定する。
上述したように、ROM121に記憶されているプログラム及びアプリ保存領域123aに記憶されているアプリケーションプログラム(「シチュエーション推定プログラム」に対応)は、移動通信端末(「コンピュータ」に対応)100に、ユーザの1日のライフサイクルを表すライフサイクル情報とユーザが居る場所を表す位置情報とに依存する前記ユーザの状態を表すシチュエーションの遷移順を定義したシチュエーション遷移モデルを記憶するモデル定義部11と、現在の位置情報を取得する位置情報取得部14と、現在の時刻を表す時刻情報を取得する時刻情報取得部15と、シチュエーション遷移モデルと位置情報取得部14により取得された位置情報と時刻情報取得部15により取得された時刻情報とユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいてユーザの現在のシチュエーションを推定するシチュエーション推定部16として機能させるためのプログラムである。
次に、図14に示すフローチャートを参照して、本発明の実施形態に係るシチュエーション推定処理の基本的な流れについて説明する。
まず、ユーザは、移動通信端末100を操作して、アプリケーションプログラムをサーバ200からダウンロードする指示を行う。これにより、移動通信端末100は、サーバ200からアプリケーションプログラム及び付随するデータをダウンロードし、アプリ保存領域123aにアプリケーションプログラムを保存し、スクラッチパッド123bにデータを保存する。
次に、位置情報取得部14は、所定周期毎に位置測位装置300からGPS信号を受信することにより、移動通信端末100の位置情報を取得する(ステップS2)。次に、時刻情報取得部15は、内部時計108から時刻情報を取得する(ステップS3)。
次に、セリフ決定部17は、推定された現在のシチュエーションに適合するセリフを決定し、当該決定したセリフが表示された画像を表示装置104に出力するか、或いは、音声を音出力装置106から出力する(ステップS5)。
なお、上述した実施形態では、移動通信端末100が図3に示す各機能を備えているとして説明したが、これに限定されることはなく、サーバ200が図3に示す各機能を備えていてもよいし、複数の装置が図3に示す各機能を備えていてもよい。
11 エリア定義部
12 ユーザ履歴ログ記憶部
13 モデル定義部
14 位置情報取得部
15 時刻情報取得部
16 シチュエーション推定部
17 セリフ決定部
102 記憶装置
103 通信インターフェース
104 表示装置
105 入力装置
106 音出力装置
107 入力装置
108 内部時計
109 GPS受信機
123 不揮発性メモリ
123a アプリ保存領域
123b スクラッチパッド
200 サーバ
300 位置測位装置
Claims (13)
- ユーザの状態を表すシチュエーションを推定するシチュエーション推定装置であって、
ユーザの1日のライフサイクルを表すライフサイクル情報と前記ユーザが居る場所を表す位置情報とに依存する前記ユーザのシチュエーションの遷移順を定義したシチュエーション遷移モデルを記憶するモデル定義手段と、
現在の前記位置情報を取得する位置情報取得手段と、
現在の時刻を表す時刻情報を取得する時刻情報取得手段と、
前記シチュエーション遷移モデルと前記位置情報取得手段により取得された位置情報と前記時刻情報取得手段により取得された時刻情報と前記ユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいて、前記ユーザの現在のシチュエーションを推定するシチュエーション推定手段と
を備えることを特徴とするシチュエーション推定装置。 - 前記モデル定義手段は、前記ユーザにより入力された、起床時刻と、就寝時刻と、始業時刻と、終業時刻と、の少なくとも1つを表す情報を含むユーザ設定時刻情報に基づいて、前記ライフサイクル情報を定義することを特徴とする請求項1に記載のシチュエーション推定装置。
- 前記ユーザが目的に応じて滞在するエリアを、位置情報と対応付けて定義するエリア定義手段をさらに備え、
前記モデル定義手段は、前記シチュエーション遷移モデルにおける位置情報を、前記エリアを用いて定義することを特徴とする請求項1又は2に記載のシチュエーション推定装置。 - 前記エリア定義手段は、前記ユーザの第1の居住場所であるホームエリアと、前記ユーザの第2の居住場所である仮ホームエリアと、前記ユーザの第1の勤務場所であるワークエリアと、前記ユーザの第2の勤務場所である仮ワークエリアと、のうちの少なくとも1つのエリアを定義することを特徴とする請求項3に記載のシチュエーション推定装置。
- ユーザの行動の履歴を表すユーザ履歴ログを記憶するユーザ履歴ログ記憶手段をさらに備え、
前記モデル定義手段は、前記ユーザ履歴ログ記憶手段に記憶されているユーザ履歴ログに基づいて前記ライフサイクル情報を補正することを特徴とする請求項1から4の何れか1項に記載のシチュエーション推定装置。 - 前記モデル定義手段は、前記ユーザの過去の就寝時刻として推定された回数が比較的高い時間帯である就寝時間帯を算出し、前記ユーザ履歴ログに基づき、就寝時刻と推定され得る第1の所定の契機が前記就寝時間帯に発生したと判断した場合に、該第1の所定の契機が発生した時刻を前記ユーザの直近の就寝時刻と推定し、前記ユーザの過去の就寝時刻と推定された時刻の平均値を用いて前記ライフサイクル情報を補正することを特徴とする請求項5に記載のシチュエーション推定装置。
- 前記モデル定義手段は、前記就寝時間帯外に前記第1の所定の契機が発生したと判断した場合、前記ユーザに直近の就寝時刻を問い合わせることを特徴とする請求項6に記載のシチュエーション推定装置。
- 前記モデル定義手段は、前記ユーザの過去の起床時刻として推定された回数が比較的高い時間帯である起床時間帯を算出し、前記ユーザ履歴ログに基づき、起床時刻と推定され得る第2の所定の契機が前記起床時間帯に発生したと判断した場合に、該第2の所定の契機が発生した時刻を前記ユーザの直近の起床時刻と推定し、前記ユーザの過去の起床時刻と推定された時刻の平均値を用いて前記ライフサイクル情報を補正することを特徴とする請求項5から7の何れか1項に記載のシチュエーション推定装置。
- 前記モデル定義手段は、前記起床時間帯外に前記第2の所定の契機が発生したと判断した場合、前記ユーザに直近の起床時刻を問い合わせることを特徴とする請求項8に記載のシチュエーション推定装置。
- 前記シチュエーション推定手段は、複数のシチュエーションを推定し、前記ユーザへの質問に対する回答に基づいて、前記複数のシチュエーションから1つを特定することを特徴とする請求項1から9の何れか1項に記載のシチュエーション推定装置。
- 前記エリア定義手段は、未定義のエリアに前記ユーザが所定時間以上滞在している場合に、前記ユーザへの質問に対する回答に基づいて、前記未定義のエリアを定義することを特徴とする請求項3又は4に記載のシチュエーション推定装置。
- 前記シチュエーション推定手段により推定された前記ユーザの現在のシチュエーションに基づいて、該ユーザに提示するためのセリフを決定するセリフ決定手段をさらに備えることを特徴とする請求項1から11の何れか1項に記載のシチュエーション推定装置。
- コンピュータを、
ユーザの1日のライフサイクルを表すライフサイクル情報と前記ユーザが居る場所を表す位置情報とに依存する前記ユーザの状態を表すシチュエーションの遷移順を定義したシチュエーション遷移モデルを記憶するモデル定義手段と、
現在の前記位置情報を取得する位置情報取得手段と、
現在の時刻を表す時刻情報を取得する時刻情報取得手段と、
前記シチュエーション遷移モデルと前記位置情報取得手段により取得された位置情報と前記時刻情報取得手段により取得された時刻情報と前記ユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいて、前記ユーザの現在のシチュエーションを推定するシチュエーション推定手段と
して機能させるためのシチュエーション推定プログラム。
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