JP6546244B2 - 決定装置、決定方法、及び決定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、決定装置、決定方法、及び決定プログラムに関する。

近年、オンラインショッピング等の電子商取引に関する種々の技術が提供されている。例えば、ユーザ端末により音声認識された手続きワードに基づいて購入に関する処理を行う技術が提供されている。

特開２００３−４４７５６号公報 特開２０１４−１８６２１４号公報

しかしながら、上記の従来技術では商品またはサービスに関する処理態様を適切に決定することが難しい。例えば、手続きワードを用いる場合、予め手続きワードを設定する必要があり、商品またはサービスに関する処理態様を適切に決定することが難しい。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、商品またはサービスに関する処理態様を適切に決定する決定装置、決定方法、及び決定プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る決定装置は、第１センサにより検知される第１センサ情報であって、所定の領域に表示された商品またはサービスに対するユーザの指定に関する第１センサ情報を受け付ける第１受付部と、第２センサにより検知される第２センサ情報であって、前記第１センサ情報に基づいて特定される商品またはサービスに対するユーザの意図に関する第２センサ情報を受け付ける第２受付部と、前記第２センサ情報に基づいて、前記第１センサ情報に基づいて特定される商品またはサービスに対するユーザの意図を推定する推定部と、前記第１センサ情報に基づいて特定される商品またはサービスである購入対象に関する処理態様を、前記推定部の推定結果に基づいて決定する決定部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、商品またはサービスに関する処理態様を適切に決定することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る決定装置の構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係るデバイス情報記憶部の一例を示す図である。 図４は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る商品情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る買物一覧情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る決定処理の一例を示すフローチャートである。 図８は、変形例に係る決定装置の構成例を示す図である。 図９は、変形例に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。 図１０は、決定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る決定装置、決定方法、及び決定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る決定装置、決定方法、及び決定プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
〔１．決定処理〕
まず、実施形態に係る決定処理について説明する。図１は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。図１に示す決定装置１００は、検知された各種センサ情報に基づいて、商品またはサービスに関する処理態様を決定する決定サービスを提供する。なお、ここでいう商品またはサービスには、取引可能な対象であればそのような対象が含まれてもよく、以下では、「商品またはサービス」を単に「商品」と記載する場合がある。

図１に示すように、実施形態に係る決定システム１には、端末機器ＡＰ１１と、決定装置１００とが含まれる。端末機器ＡＰ１１と、決定装置１００とは、所定のネットワークを介して通信可能に接続される。なお、図１に示した決定システム１には、複数の端末機器ＡＰ１１、複数の決定装置１００が含まれてもよい。

図１に示す例において、端末機器ＡＰ１１は、プロジェクタの機能を有し、コンテンツの画像を所定の表示面に投影することにより、コンテンツを表示する。図１では、端末機器ＡＰ１１は、テーブルの机上面ＰＰ１１にコンテンツＩＤ「ＣＴ１１」により識別されるコンテンツ（以下、「コンテンツＣＴ１１」ともいう）を投影する場合を示す。すなわち、端末機器ＡＰ１１は、机上面ＰＰ１１にコンテンツＣＴ１１を投影することにより、机上面ＰＰ１１にコンテンツＣＴ１１を表示する。図１に示すように、コンテンツＣＴ１１は、例えば、複数の商品を含み、閲覧するユーザにライフスタイルを提案するコンテンツである。例えば、端末機器ＡＰ１１が表示するコンテンツは、コンテンツＣＴ１１に限らず、クリスマスや運動会等の所定のイベントに関連する複数の商品が含まれるコンテンツ等の種々のコンテンツであってもよい。このように、端末機器ＡＰ１１は、例えば、所定のコンセプトに基づいて複数の商品が含まれる雑誌のページのようなコンテンツを、ユーザの操作に応じて順次表示することにより、ユーザに所定のコンセプトに基づく複数の商品を閲覧させることができる。また、端末機器ＡＰ１１は、机上面ＰＰ１１に限らず、コンテンツを表示可能であれば、例えば空間等どのような対象にコンテンツを表示してもよい。

また、図１の例では、端末機器ＡＰ１１は、赤外線センサを第１センサＳＮ１として有する。これにより、端末機器ＡＰ１１は、表示したコンテンツに対するユーザの指定を検知する機能を有する。例えば、端末機器ＡＰ１１は、第１センサＳＮ１が放射した赤外線を画像センサ等により撮像しその変化を検知することや、赤外線の反射を検知することにより、表示したコンテンツにおける座標に関する情報（以下、「座標情報」ともいう）を第１センサ情報として検知してもよい。この場合、例えば、端末機器ＡＰ１１の第１センサＳＮ１（以下、単に「端末機器ＡＰ１１」と記載する場合がある）は、赤外線を放射する機能と、赤外線を検知する機能を有してもよい。例えば、端末機器ＡＰ１１の第１センサＳＮ１は、赤外線を放射する機能と、画像認識の技術により赤外線の変化を検知する機能を有してもよい。

図１の例では、端末機器ＡＰ１１は、コンテンツＣＴ１１が表示された机上面ＰＰ１１に沿って赤外線を放射し、ユーザがコンテンツＣＴ１１を指等で指示する等の操作を行った際に反射される赤外線を検知する。例えば、端末機器ＡＰ１１は、机上面ＰＰ１１においてコンテンツＣＴ１１が表示された領域に対応する直交座標（ＸＹ座標）等の座標情報を検知してもよい。例えば、端末機器ＡＰ１１は、図１中のコンテンツＣＴ１１の横方向をＸ軸方向とし、縦方向をＹ軸方向としたＸＹ座標の座標情報を検知してもよい。この場合、例えば、端末機器ＡＰ１１は、図１中のコンテンツＣＴ１１の左下の位置を原点（０，０）としたＸＹ座標の座標情報を検知してもよい。なお、上記は一例であり、端末機器ＡＰ１１は、種々の従来技術を適宜用いて、ユーザが表示されたコンテンツを指定した位置を検知してもよい。

これにより、端末機器ＡＰ１１や決定装置１００は、表示したコンテンツと検知した座標情報とをユーザが指定した位置にどの商品が表示されているかに基づいて、ユーザが指定した商品を特定することができる。なお、上記は一例であり、端末機器ＡＰ１１は、種々の従来技術を適宜用いてユーザの指定を検知してもよい。また、第１センサＳＮ１は、表示したコンテンツに対するユーザの指定を検知可能であれば、赤外線センサに限らず、どのようなセンサが用いられてもよい。例えば、端末機器ＡＰ１１は、第１センサＳＮ１により検知されたコンテンツに対するユーザの指定に関する座標情報を第１センサ情報として決定装置１００へ送信する。

また、端末機器ＡＰ１１は、音声センサを第２センサＳＮ２として有する。これにより、端末機器ＡＰ１１は、音声認識の機能を有し、周囲の音を検知し、検知した音に応じて種々の処理を行う。以下では、第２センサＳＮ２により検知された情報を第２センサ情報と記載する場合がある。また、以下では、端末機器ＡＰ１１の第２センサＳＮ２を、単に「端末機器ＡＰ１１」と記載する場合がある。また、端末機器ＡＰ１１は、音声認識の機能を有してもよい。この場合、端末機器ＡＰ１１は、第２センサＳＮ２により検知されたユーザの発話に関する情報に基づいて推定される発話を行ったユーザの意図に関する情報（以下、単に「意図」や「意図情報」ともいう）を推定してもよい。

また、端末機器ＡＰ１１は、決定装置１００等の外部装置との間において情報の送受信が可能である。例えば、端末機器ＡＰ１１は、決定装置１００から表示するコンテンツに関する情報を受信したり、各種センサの検知に関する情報を決定装置１００へ送信したりする。なお、ここでいう、端末機器ＡＰ１１は、他の装置を介して決定装置１００との間において情報の送受信が可能であってもよい。また、例えば、端末機器ＡＰ１１は、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）等であってもよく、汎用機器にアプリケーションがインストールされた機器であってもよい。

なお、端末機器ＡＰ１１によるコンテンツの表示処理等の処理は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）などにより実現されてもよい。また、上述した表示処理が所定のアプリケーションにより行われる場合や表示処理が専用アプリにより行われる場合、端末機器ＡＰ１１は、例えば、所定のアプリや専用アプリを制御するアプリ制御部を有してもよい。

なお、決定装置１００が決定処理に用いる情報を取得可能であれば、決定システム１はどのような構成でも良く、端末機器ＡＰ１１の各機能の各々を有する装置が含まれてもよい。例えば、決定システム１において、端末機器ＡＰ１１の各機能は、コンテンツを表示する機器や第１センサＳＮ１や第２センサＳＮ２等の各装置により実現されてもよい。また、例えば、決定システム１において、決定装置１００が端末機器ＡＰ１１の機能を有してもよい。この場合、決定装置１００と端末機器ＡＰ１１とは一体であってもよい。また、決定装置１００は、決定処理に関する機能を実現できれば、どのような形態であってもよく、例えば、机上面ＰＰ１１を有するテーブルと一体であったり、複数の情報処理装置に分散して構成されたりすることより実現されてもよい。

決定装置１００は、第１センサ情報に基づいて特定される商品に関する処理態様を、第２センサ情報に基づいて決定する決定サービスを提供する。また、決定装置１００は、端末機器ＡＰ１１が表示するコンテンツを端末機器ＡＰ１１に提供する情報処理装置であってもよい。また、決定装置１００は、コンテンツ配信サービスを提供する情報処理装置から情報を取得可能であってもよい。この場合、決定システム１は、例えば、コンテンツ配信サービスを提供する情報処理装置を含んでもよい。

また、例えば、決定装置１００は、オンラインショッピング等の電子商取引サービスを提供する情報処理装置であってもよい。また、決定装置１００は、電子商取引サービスを提供する情報処理装置から情報を取得可能であってもよい。この場合、決定システム１は、例えば、オンラインショッピング等の電子商取引サービスを提供する情報処理装置を含んでもよい。

また、決定装置１００は、音声認識サービスを提供する音声認識サーバから情報を取得可能であってもよい。この場合、決定システム１は、音声認識サーバが含まれてもよい。なお、図１の例では、決定装置１００や音声認識サーバが、種々の従来技術を適宜用いてユーザの発話を認識したり、発話したユーザを特定したりするものとして、説明を省略する。また、例えば、決定装置１００は、端末機器ＡＰ１１から受け付けた第２センサ情報に基づいてユーザの意図情報を推定する。

以下、図１を用いて、決定処理の一例を説明する。図１に示す例においては、ユーザＵ１１、ユーザＵ１２、ユーザＵ１３が居住する住宅内に、端末機器ＡＰ１１が配置される。以下、ユーザＵ１１、ユーザＵ１２、ユーザＵ１３を区別せず説明する場合、単に「ユーザ」と記載する場合がある。例えば、端末機器ＡＰ１１は、住宅内のテーブルに配置され、配置されたテーブルの机上面ＰＰ１１にコンテンツＣＴ１１を表示する場合を示す。

なお、図１の例では、端末機器ＡＰ１１は、決定装置１００等の外部装置からコンテンツＣＴ１１を取得済みであり、ユーザの操作等に応じて端末機器ＡＰ１１がコンテンツＣＴ１１をテーブルの机上面ＰＰ１１に表示しているものとする。具体的には、端末機器ＡＰ１１は、机上面ＰＰ１１中の領域ＲＧ１にコンテンツＣＴ１１を表示しているものとする。また、図１においては、符号「ＲＧ１」が示す領域は、コンテンツＣＴ１１が図示された領域と重なる。また、端末機器ＡＰ１１は、コンテンツＣＴ１１に限らず、種々のコンテンツをテーブルの机上面ＰＰ１１に表示する。例えば、端末機器ＡＰ１１は、ユーザによる表示を変更する操作に応じて、コンテンツＣＴ１１以外の他のコンテンツを机上面ＰＰ１１に表示する。例えば、端末機器ＡＰ１１は、ユーザが机上面ＰＰ１１の領域ＲＧ１上において指ＦＧ１を所定の方向に移動させる動作に応じて、机上面ＰＰ１１に表示されるコンテンツを変更してもよい。

また、図１に示すように、机上面ＰＰ１１に表示されたコンテンツＣＴ１１には、５つの商品ＩＴ１１〜ＩＴ１５が含まれる。なお、このように、「商品ＩＴ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、その商品は商品ＩＤ「ＩＴ＊」により識別される商品であることを示す。例えば、「商品ＩＴ１１」と記載した場合、その商品は商品ＩＤ「ＩＴ１１」により識別される商品である。

例えば、商品ＩＴ１１は、コンテンツＣＴ１１に含まれる商品「シャンプーＡ」に対応する。また、例えば、商品ＩＴ１２は、コンテンツＣＴ１１に含まれる商品「シャンプーＡの詰替品」に対応する。また、例えば、商品ＩＴ１３は、コンテンツＣＴ１１に含まれる商品「タオルＡ」に対応する。また、例えば、商品ＩＴ１４は、コンテンツＣＴ１１に含まれる商品「かごＡ」に対応する。また、例えば、商品ＩＴ１５は、コンテンツＣＴ１１に含まれる商品「ポットＡ」に対応する。このように、図１では、ユーザＵ１１〜Ｕ１３が、種々の商品が含まれるコンテンツＣＴ１１を閲覧している場合を示す。

まず、コンテンツＣＴ１１を閲覧しているユーザＵ１２が、コンテンツＣＴ１１中の商品ＩＴ１４を指ＦＧ１で指定する（ステップＳ１１）。例えば、日時ＤＴ１１に、ユーザＵ１２が、コンテンツＣＴ１１中の商品ＩＴ１４が含まれる位置を指ＦＧ１で指示したり、机上面ＰＰ１１の商品ＩＴ１４が表示された部分をタッチしたりすることにより、商品ＩＴ１４を指定する。

そして、ユーザＵ１２が指ＦＧ１で指定したことに応じて、端末機器ＡＰ１１の第１センサＳＮ１は、ユーザＵ１２が指ＦＧ１で指定した位置の座標情報を第１センサ情報として検知する（ステップＳ１２）。図１の例では、端末機器ＡＰ１１は、ユーザＵ１２が指ＦＧ１で指定した位置の座標情報を検知する。具体的には、端末機器ＡＰ１１は、ユーザＵ１２が指ＦＧ１で指定した位置が位置（ｘ１，ｙ１）であることを示す座標情報を検知する。なお、ここでいう「ｘ１」や「ｙ１」は、コンテンツＣＴ１１における商品ＩＴ１４が表示される範囲に含まれる位置に対応する任意の値であるものとする。

そして、端末機器ＡＰ１１は、検知した第１センサ情報を決定装置１００に送信する（ステップＳ１３）。これにより、決定装置１００は、端末機器ＡＰ１１から第１センサ情報を受け付ける。図１の例では、端末機器ＡＰ１１は、ユーザが指定した位置が位置（ｘ１，ｙ１）であることを示す第１センサ情報や、ユーザにより指定されたコンテンツがコンテンツＣＴ１１であることを示す情報を送信する。なお、決定装置１００がユーザによる指定時において端末機器ＡＰ１１がどのコンテンツを表示しているかに関する情報を取得済みである場合、ユーザにより指定されたコンテンツを識別する情報を送信しなくてもよい。

そして、端末機器ＡＰ１１から第１センサ情報を受け付けた決定装置１００は、第１センサ情報に基づいてユーザが指定した商品を特定する。図１の例では、決定装置１００は、受け付けた第１センサ情報と、コンテンツ情報記憶部１２２に記憶されたコンテンツ情報とに基づいて、ユーザが指定した商品を特定する。

図１の例では、決定装置１００は、コンテンツ情報記憶部１２２に示すように、各コンテンツに含まれる商品とその商品がコンテンツ中のどの範囲に位置するかを示す情報を記憶している。例えば、決定装置１００は、コンテンツ情報記憶部１２２に示すように、コンテンツＣＴ１１には、商品ＩＴ１１〜ＩＴ１５の５つの商品が含まれることを示す情報を記憶している。また、コンテンツ情報記憶部１２２には、商品ＩＴ１１がコンテンツＣＴ１１中の範囲ＡＲ１１に位置することを示す情報が記憶される。なお、範囲ＡＲ１１は、商品ＩＴ１１がコンテンツＣＴ１１において占める範囲を示す情報であればどのような情報であってもよく、例えば座標情報であってもよい。

また、コンテンツ情報記憶部１２２には、商品ＩＴ１２がコンテンツＣＴ１１中の範囲ＡＲ１２に位置することを示す情報が記憶される。また、コンテンツ情報記憶部１２２には、商品ＩＴ１３がコンテンツＣＴ１１中の範囲ＡＲ１３に位置することを示す情報が記憶される。また、コンテンツ情報記憶部１２２には、商品ＩＴ１４がコンテンツＣＴ１１中の範囲ＡＲ１４に位置することを示す情報が記憶される。また、コンテンツ情報記憶部１２２には、商品ＩＴ１５がコンテンツＣＴ１１中の範囲ＡＲ１５に位置することを示す情報が記憶される。

図１の例では、決定装置１００は、第１センサ情報と、コンテンツ情報記憶部１２２に記憶された各商品ＩＴ１１〜ＩＴ１５の範囲ＡＲ１１〜ＡＲ１５とに基づいて、ユーザが指定した商品を特定する（ステップＳ１４）。例えば、決定装置１００は、第１センサ情報の座標（ｘ１，ｙ１）が範囲ＡＲ１１〜ＡＲ１５のいずれかに含まれる場合、ユーザが指定した商品を特定する。図１の例では、第１センサ情報の座標（ｘ１，ｙ１）が範囲ＡＲ１４に含まれるため、決定装置１００は、ユーザが指定した商品が商品ＩＴ１４であると特定する。また、決定装置１００は、商品情報記憶部１２３に記憶された商品ＩＤと商品名の対応に基づいて、商品ＩＴ１４が商品名「かごＡ」であると特定する。

その後、ユーザＵ１２が、端末機器ＡＰ１１（第２センサＳＮ２）の付近において「これ欲しいわね」という発話ＰＡ１１を行う（ステップＳ１５）。例えば、日時ＤＴ１１より後の日時ＤＴ１２に、ユーザＵ１２が、ステップＳ１１において指定した商品ＩＴ１４について「これ欲しいわね」という発話ＰＡ１１を行う。なお、図１の例では、ステップＳ１５においても、ユーザＵ１２が指ＦＧ１により商品ＩＴ１４の指定を継続している場合を示すが、ユーザＵ１２が指定した商品が特定済みであれば、ユーザＵ１２が指ＦＧ１による商品ＩＴ１４の指定を解除している状態であってもよい。

そして、ユーザＵ１２が発話ＰＡ１１を行ったことに応じて、端末機器ＡＰ１１の第２センサＳＮ２は、ユーザＵ１２による発話ＰＡ１１の音声情報を第２センサ情報として検知する（ステップＳ１６）。図１の例では、端末機器ＡＰ１１は、ユーザＵ１２による「これ欲しいわね」という発話ＰＡ１１に対応する音声情報を検知する。なお、図１の例では、説明を簡単にするために、発話ＰＡ１１のみを図示するが、ユーザＵ１１〜Ｕ１３は、商品ＩＴ１４に関する種々の会話を行ってもよい。また、端末機器ＡＰ１１の第２センサＳＮ２は、発話ＰＡ１１以外の発話も第２センサ情報として検知してもよい。

そして、端末機器ＡＰ１１は、検知した第２センサ情報を決定装置１００に送信する（ステップＳ１７）。これにより、決定装置１００は、端末機器ＡＰ１１から第２センサ情報を受け付ける。図１の例では、端末機器ＡＰ１１は、ユーザの発話に関する第２センサ情報を送信する。具体的には、端末機器ＡＰ１１は、発話ＰＡ１１の音声情報を第２センサ情報として送信する。

なお、端末機器ＡＰ１１は、発話ＰＡ１１の音声情報を音声認識サーバへ送信し、音声認識サーバから発話ＰＡ１１の文字情報を取得し、取得した文字情報を決定装置１００へ送信してもよい。また、端末機器ＡＰ１１は、取得した発話ＰＡ１１を行ったユーザがユーザＵ１２であることを示す情報を決定装置１００に送信してもよい。また、端末機器ＡＰ１１が発話の意図の推定を行う場合、端末機器ＡＰ１１は、推定した発話の意図を決定装置１００に送信してもよい。

端末機器ＡＰ１１から第２センサ情報を受け付けた決定装置１００は、第２センサ情報に基づいてユーザの意図を推定する（ステップＳ１８）。例えば、決定装置１００は、受け付けた第２センサ情報を解析することにより、ステップＳ１４において特定された商品ＩＴ１４をユーザが購入することを希望していると推定する。例えば、決定装置１００は、受け付けた第２センサ情報である発話ＰＡ１１の音声情報を文字情報に変換し、変換後の文字情報に基づいて、ユーザの意図を推定する。例えば、決定装置１００は、発話ＰＡ１１に「これ」という指示代名詞と、その指示代名詞に対応する商品を購入することを希望していることを示す「欲しい」という形容詞が含まれることを特定する。例えば、決定装置１００は、発話ＰＡ１１の文字情報を構文解析等の種々の従来技術を適宜用いて解析することにより、ユーザが指示代名詞に対応する商品を購入することを希望していると推定する。これにより、決定装置１００は、発話ＰＡ１１の内容に基づいて、ユーザが商品ＩＴ１４の購入意思があると推定する。

このように、ステップＳ１８において、決定装置１００は、第２センサ情報に基づいて、ユーザが指示代名詞に対応する商品を購入することを希望していると推定する。そして、決定装置１００は、ステップＳ１４において、ユーザが指定した商品が商品ＩＴ１４であると特定している。そのため、決定装置１００は、ユーザが商品ＩＴ１４であるかごＡを購入することを希望していると推定する。

そして、決定装置１００は、推定したユーザの商品ＩＴ１４に対する意図に応じて、商品ＩＴ１４に関する処理態様を決定する。図１の例では、ユーザが商品ＩＴ１４であるかごＡを購入することを希望していると推定されるため、決定装置１００は、商品ＩＴ１４を所定の買物リストに追加すると決定する（ステップＳ１９）。具体的には、決定装置１００は、端末機器ＡＰ１１に対応付けられた買物リストに商品ＩＴ１４を追加すると決定する。そして、決定装置１００は、買物一覧情報記憶部１２４に示すように、端末機器ＡＰ１１に対応付けられた買物リストに商品ＩＴ１４を追加する。図１の例では、決定装置１００は、端末機器ＡＰ１１に対応付けられた買物リストに商品ＩＴ１４を追加すると決定する。

このように、決定装置１００は、第１センサ情報に基づいて特定される商品ＩＴ１４に関する処理態様を、第２センサ情報に基づいて決定する。また、図１の例では、決定装置１００は、端末機器ＡＰ１１に対応付けられた買物リストに商品ＩＴ１４を追加すると決定することにより、複数のユーザＵ１１〜Ｕ１３が会話し、どのユーザによる商品に対する購入の意思であるかが特定できない場合であっても、適切に買物リストに商品を追加することができる。また、決定装置１００は、端末機器ＡＰ１１に対応付けられた買物リストに商品ＩＴ１４を追加すると決定することにより、商品を指定したユーザと、商品に関する発話を行ったユーザが異なる場合であっても、適切に買物リストに商品を追加することができる。このように、決定装置１００は、複数のユーザが会話をしながらコンテンツを閲覧し、商品の指定や、商品に対する意思を示す発話を行った場合であっても、商品に関する処理態様を適切に決定することができる。また、決定装置１００は、所定のタイミングでユーザに端末機器ＡＰ１１に対応付けられた買物リストに追加された商品に関する情報を送信してもよい。

また、図１の例では、説明を簡単にするために、商品ＩＴ１４に関する処理態様を決定するまでを示したが、ユーザＵ１１〜Ｕ１３は、商品ＩＴ１４に続けて種々の商品を指定したり、表示されたコンテンツに関する会話をしたりしてもよい。そして、決定装置１００は、ユーザによる商品の指定や会話に基づいて、順次商品に関する処理態様の決定を行ってもよい。例えば、決定装置１００は、ステップＳ１９後にユーザが商品ＩＴ１１を指定し、会話を継続した場合、商品ＩＴ１１に関する処理態様の決定を行ってもよい。例えば、決定装置１００は、商品ＩＴ１１に関する処理態様の決定後にユーザが商品ＩＴ１５を指定し、会話を継続した場合、商品ＩＴ１５に関する処理態様の決定を行ってもよい。また、ユーザがコンテンツＣＴ１１以外のコンテンツに表示を切り替え、会話を続けた場合、決定装置１００は、ユーザの指定や会話に基づいて、ユーザに指定された商品に関する処理態様の決定を行ってもよい。

また、図１の例では、説明を簡単にするために、商品ＩＴ１４を端末機器ＡＰ１１に対応付けられた買物リストに追加する場合を示したが、決定装置１００は、推定されるユーザに購入に関する意思に応じて、処理態様を異ならせてもよい。例えば、決定装置１００は、推定されるユーザの購入意思のレベル（強弱）に応じて、処理態様を異ならせてもよい。例えば、決定装置１００は、「すぐ欲しい」や「絶対買う」等のユーザの発話に基づいて、ユーザの購入意思が高いと推定される場合、指定された商品を即購入、すなわち決済の処理を行ってもよい。図１の例では、発話ＰＡ１１に「欲しい」という購入を希望する内容が含まれるため、決定装置１００は、ユーザＵ１２の購入意思が高いと推定し、指定された商品ＩＴ１４を即購入、すなわち決済の処理を行ってもよい。この場合、決定装置１００は、ユーザＵ１２の口座を用いて決済の処理を行ってもよいし、端末機器ＡＰ１１に対応付けられたユーザＵ１１の口座ＡＣＮ１１（図３参照）を用いて決済の処理を行ってもよい。また、例えば、決定装置１００は、「いいかも」や「気になる」等のユーザの発話に基づいて、ユーザが購入意思は低いが商品に対して関心があると推定される場合、指定された商品を保留リストや買物リスト等に追加してもよい。このように、決定装置１００は、ユーザの発話に基づいて推定されるユーザの購入意思のレベルに基づいて、指定された商品に対する処理態様を異ならせてもよい。

上述したように、決定装置１００は、第１センサ情報に基づいてユーザが指定した商品を特定し、第２センサ情報に基づいて第１センサ情報に基づいて特定される商品（購入対象）に関する処理態様を決定する。このように、決定装置１００は、ユーザが指定する商品の特定を第１センサ情報に基づいて行い、その商品に対するユーザの意図の推定を第２センサ情報に基づいて行う。これにより、決定装置１００は、処理を商品の特定と、ユーザの意図の推定との２段階に分けて行うことにより、ユーザが指定した商品の特定の精度や、商品に対するユーザの意図の推定の精度を高めることができる。したがって、決定装置１００は、商品またはサービスに関する処理態様を適切に決定することができる。

上述した例においては、決定装置１００は、第１センサ情報として赤外線センサにより検知された情報を用い、第２センサ情報として音声センサにより検知された情報を用いる。このように、決定装置１００は、各処理において、異なるセンサにより検知された情報を用いることにより、ユーザが指定した商品の特定の精度や、商品に対するユーザの意図の推定の精度を高めることができる。

図１の例では、決定装置１００は、ユーザが指ＦＧ１等で指示した位置に表示された商品を、ユーザが指定した商品として特定することにより、ユーザが指定した商品の特定の精度を高めることができる。例えば、ユーザが指定する商品を音声情報に基づいて特定する場合、「これ」や「あれ」といった指示代名詞で発話された場合、ユーザが指定する商品を特定することが難しい。また、図１の例では、商品ＩＴ１１である「シャンプーＡ」や商品ＩＴ１２である「シャンプーＡの詰替品」がコンテンツＣＴ１１に含まれるため、ユーザが「シャンプーＡ買わないと」と発話した場合であっても、商品ＩＴ１１と商品ＩＴ１２とのいずれを指定しているのかを特定することが難しい。一方、図１の例では、決定装置１００は、ユーザが指ＦＧ１等で指示した位置に表示された商品を、ユーザが指定した商品として特定することにより、ユーザが指定した商品が商品ＩＴ１１と商品ＩＴ１２とのいずれであるかの特定の精度を高めることができる。

なお、決定装置１００は、ユーザが指定する商品が音声情報により特定可能である場合、音声情報に基づいて、ユーザが指定する商品を特定してもよい。このように、決定装置１００は、各センサが検知する情報の内容に基づいて、ユーザが指定した商品の特定や、商品に対するユーザの意図の推定を行ってもよい。また、決定装置１００は、図１に示すようにユーザＵ１２が指ＦＧ１により商品ＩＴ１４の指定を継続している間に行われた発話に関する第２センサ情報のみを受け付けてもよい。これにより、決定装置１００は、より正確にユーザが指定した商品とのユーザの意思とを対応付けることができる。

また、上述した例では、第１センサＳＮ１として赤外線センサを用い、ユーザの指ＦＧ１による指示に基づいて指定する商品を特定したが、決定装置１００は、種々のセンサを第１センサとして用いてもよい。例えば、決定装置１００は、ユーザのジェスチャ等を検知するモーションセンサ等を第１センサとして用いてもよい。この場合、決定装置１００は、ユーザのジェスチャ等に基づいて指定する商品を特定してもよい。また、例えば、決定装置１００は、ユーザの視線を検知するセンサ等を第１センサとして用いてもよい。この場合、決定装置１００は、ユーザの視線に基づいて指定する商品を特定してもよい。また、決定装置１００は、上述したような複数のセンサを第１センサとして用い、複数の第１センサが検知する複数の第１センサ情報に基づいて、指定する商品を特定してもよい。

また、上述した例において、決定装置１００は、受け付けた発話ＰＡ１１の音声情報である第２センサ情報を解析することにより、発話ＰＡ１１を行ったユーザがユーザＵ１２であることを特定してもよい。例えば、決定装置１００は、各ユーザに対応付けられた音声情報等に基づいて、発話ＰＡ１１の音声情報を解析することにより、発話ＰＡ１１を行ったユーザがユーザＵ１２であることを特定してもよい。なお、発話ＰＡ１１を行ったユーザの特定は、決定装置１００が行ってもよいし、他の装置が行ってもよい。発話ＰＡ１１を行ったユーザの特定を他の装置が行う場合、決定装置１００は発話ＰＡ１１を行ったユーザを特定する情報を他の装置から取得するものとする。このように、決定装置１００は、発話を行ったユーザを特定することにより、ユーザの意図の推定の精度を向上させることができる。例えば、決定装置１００は、特定したユーザに応じてモデルを使い分けることにより、ユーザの意図を推定してもよいが、この点の詳細については後述する。

また、決定装置１００は、第２センサ情報に個数に関する情報が含まれる場合、その個数に関する情報に基づいて、指定された商品に関する処理態様を決定してもよい。図１の例において、決定装置１００は、第２センサ情報が「これ３個欲しい」等の個数に関する情報が含まれる音声情報である場合、端末機器ＡＰ１１に対応付けられた買物リストに商品ＩＴ１４を３個追加してもよい。

また、上述した例では、決定装置１００が端末機器ＡＰ１１に対応付けられた買物リスト、すなわちデバイスに対応付けられた買物リストに指定された商品ＩＴ１４を追加する場合を示したが、決定装置１００は、種々の処理態様を適宜決定してもよい。例えば、決定装置１００は、ユーザに対応付けられた買物リストに指定された商品ＩＴ１４を追加してもよい。例えば、決定装置１００は、デバイス情報記憶部１２１（図３参照）に示すように、端末機器ＡＰ１１に対応付けられたユーザであるユーザＵ１１の買物リストに指定された商品ＩＴ１４を追加してもよい。

また、例えば、決定装置１００は、発話ＰＡ１１を行ったユーザがユーザＵ１２であると特定できる場合、ユーザＵ１２の買物リストに商品ＩＴ１４を追加してもよい。図１の例では、決定装置１００は、発話ＰＡ１１を行ったユーザがユーザＵ１２であると特定できる場合、ユーザＵ１２の買物リストに商品ＩＴ１４を追加し、発話ＰＡ１１を行ったユーザが特定できない場合、端末機器ＡＰ１１に対応付けられたユーザＵ１１の買物リストに商品ＩＴ１４を追加してもよい。このように、決定装置１００は、第２センサ情報を含む種々の情報に基づいて、指定された商品に関する処理態様を決定してもよい。

また、例えば、決定装置１００は、第２センサ情報に基づいて推定されるユーザの意図が商品の購入を示す場合、その商品の決済を行うと決定してもよい。図１の例では、決定装置１００は、指定された商品ＩＴ１４に対する購入意思が推定されるため、商品ＩＴ１４の決済を行うと決定してもよい。この場合、決定装置１００は、発話ＰＡ１１を行ったユーザがユーザＵ１２であると特定できる場合、ユーザＵ１２の口座を用いた決済を行うと決定し、発話ＰＡ１１を行ったユーザが特定できない場合、端末機器ＡＰ１１に対応付けられたユーザＵ１１の口座ＡＣＮ１１（図３参照）を用いた決済を行うと決定してもよい。

また、例えば、決定装置１００は、第２センサ情報に基づいて推定されるユーザの意図が商品への関心を示す場合、その商品を保留リストに追加すると決定してもよい。例えば、商品が指定された場合において、ユーザが「これいいかも」や「いつか買おうかな」等の購入の意思までには至らず、商品への関心を示す発話を行った場合、決定装置１００は、その商品を保留リストに追加すると決定してもよい。例えば、決定装置１００は、デバイスに対応付け付けられた保留リストに商品を追加してもよい。例えば、決定装置１００は、発話を行ったユーザが特定できる場合、そのユーザの保留リストに商品を追加してもよい。また、例えば、決定装置１００は、発話を行ったユーザが特定できない場合、デバイスに対応付けられたユーザの保留リストに商品を追加してもよい。

また、決定装置１００や端末機器ＡＰ１１は、ユーザの発話に応じて、端末機器ＡＰ１１が表示しているコンテンツの表示態様を変化させてもよい。図１の例では、机上面ＰＰ１１に表示されたコンテンツＣＴ１１が、ユーザの発話に応じて変化してもよい。例えば、ユーザＵ１３が、商品ＩＴ１５である白いポットＡを指定し、「これの赤いやつ」と発話した場合、決定装置１００や端末機器ＡＰ１１は、端末機器ＡＰ１１が表示しているコンテンツＣＴ１１における白いポットＡを赤いポットＡに表示を変化させてもよい。例えば、端末機器ＡＰ１１は、音声認識の機能を有し、予め各商品の各色に対応する画像（コンテンツ）を取得済みである場合、ユーザＵ１３による白いポットＡの指定、及び「これの赤いやつ」との発話に応じて、コンテンツＣＴ１１における白いポットＡを赤いポットＡに表示を変化させてもよい。例えば、決定装置１００は、ユーザＵ１３による白いポットＡの指定、及び「これの赤いやつ」との発話に応じて、端末機器ＡＰ１１にコンテンツＣＴ１１における白いポットＡを赤いポットＡに表示を変化させるように指示してもよい。例えば、決定装置１００は、ユーザＵ１３による白いポットＡの指定、及び「これの赤いやつ」との発話に応じて、端末機器ＡＰ１１に赤いポットＡに対応する画像（コンテンツ）を送信し、机上面ＰＰ１１に表示された白いポットＡを赤いポットＡに表示を変化させるように指示してもよい。

また、例えば、ユーザＵ１１が、商品ＩＴ１１であるタオルＡを指定し、「これの色違い」と発話した場合、決定装置１００や端末機器ＡＰ１１は、端末機器ＡＰ１１が表示しているコンテンツＣＴ１１における白いタオルＡを他の色のタオルＡに表示を変化させてもよい。例えば、ユーザＵ１１が、商品ＩＴ１１であるタオルＡを指定し、「これの色違い」と発話した場合、端末機器ＡＰ１１は、白いタオルＡをタオルＡが対応可能な他の色（例えば青）のタオルＡに表示を変化させてもよい。なお、上述した表示の変化については、種々の技術を適宜用いて、端末機器ＡＰ１１が行ってもよい。例えば、端末機器ＡＰ１１は、あらかじめそのような各商品の各色に対応する（画像）データを取得し、表示するデータを切り替えてもよい。また、例えば、端末機器ＡＰ１１は、オーバレイ等で重畳させて表示することにより、コンテンツの表示態様を変化させてもよい。

〔２．決定装置の構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る決定装置１００の構成について説明する。図２は、実施形態に係る決定装置の構成例を示す図である。図２に示すように、決定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、決定装置１００は、決定装置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、端末機器ＡＰ１１との間で情報の送受信を行う。また、通信部１１０は、電子商取引サービスを提供する情報処理装置や音声認識サーバとの間で情報の送受信を行ってもよい。

（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２に示すように、デバイス情報記憶部１２１やコンテンツ情報記憶部１２２や商品情報記憶部１２３や買物一覧情報記憶部１２４を有する。

（デバイス情報記憶部１２１）
実施形態に係るデバイス情報記憶部１２１は、端末機器ＡＰ１１等の各種デバイスに関する各種情報を記憶する。例えば、デバイス情報記憶部１２１は、第１センサ情報や第２センサ情報の収集に用いられる各種デバイスに関する各種情報を記憶する。図３に、実施形態に係るデバイス情報記憶部１２１の一例を示す。図３に示すデバイス情報記憶部１２１は、「デバイスＩＤ」、「ユーザＩＤ」、「口座ＩＤ」といった項目を有する。

「デバイスＩＤ」は、デバイスを識別するための識別情報を示す。また、「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」は、デバイスに対応付けられたユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、各デバイスＩＤには、複数のユーザＩＤが対応付けられてもよい。「口座ＩＤ」は、口座を識別するための識別情報を示す。例えば、「口座ＩＤ」は、ユーザに対応付けられた口座を識別するための識別情報を示す。

例えば、図３に示す例において、デバイスＩＤ「ＡＰ１１」により識別されるデバイス（端末機器ＡＰ１１）には、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１１）が対応付けられていることを示す。また、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１１）は、口座ＩＤ「ＡＣＮ１１」により識別される口座が対応付けられていることを示す。

なお、デバイス情報記憶部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。デバイス情報記憶部１２１は、限度額に関する情報を記憶してもよい。例えば、デバイス情報記憶部１２１は、過去の決済金額に関する情報を記憶してもよい。

（コンテンツ情報記憶部１２２）
実施形態に係るコンテンツ情報記憶部１２２は、コンテンツに関する各種情報を記憶する。例えば、コンテンツ情報記憶部１２２は、端末機器ＡＰ１１等の表示手段を有する装置により表示されるコンテンツに関する各種情報を記憶する。図４は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。図４に示すコンテンツ情報記憶部１２２は、「コンテンツＩＤ」、「商品ＩＤ」、「範囲」といった項目が含まれる。

「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。例えば、コンテンツＩＤ「ＣＴ１１」により識別されるコンテンツは、図１の例に示したコンテンツＣＴ１１に対応する。「商品ＩＤ」は、商品を識別するための識別情報を示す。また、「範囲」は、コンテンツ中において、対応する商品ＩＤにより識別される商品が含まれる位置を示す。なお、図４の例では、「範囲」をＡＲ１１等の抽象的な符号で示すが、「範囲」は、対応する商品ＩＤにより識別される商品のコンテンツ中における位置を示す座標等であってもよい。

例えば、図４に示す例において、コンテンツＩＤ「ＣＴ１１」により識別されるコンテンツには、商品ＩＤ「ＩＴ１１」により識別される商品や、商品ＩＤ「ＩＴ１２」により識別される商品や、商品ＩＤ「ＩＴ１３」により識別される商品や、商品ＩＤ「ＩＴ１４」により識別される商品や、商品ＩＤ「ＩＴ１５」により識別される商品が含まれることを示す。また、例えば、図４に示す例において、商品ＩＤ「ＩＴ１１」により識別される商品は、コンテンツＣＴ１１中の範囲ＡＲ１１に位置することを示す。例えば、範囲ＡＲ１１は、コンテンツＣＴ１１中の略中央に位置する所定の範囲に対応する。

また、例えば、図４に示す例において、商品ＩＤ「ＩＴ１２」により識別される商品は、コンテンツＣＴ１１中の範囲ＡＲ１２に位置することを示す。また、例えば、図４に示す例において、商品ＩＤ「ＩＴ１３」により識別される商品は、コンテンツＣＴ１１中の範囲ＡＲ１３に位置することを示す。また、例えば、図４に示す例において、商品ＩＤ「ＩＴ１４」により識別される商品は、コンテンツＣＴ１１中の範囲ＡＲ１４に位置することを示す。また、例えば、図４に示す例において、商品ＩＤ「ＩＴ１５」により識別される商品は、コンテンツＣＴ１１中の範囲ＡＲ１５に位置することを示す。

なお、コンテンツ情報記憶部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。

（商品情報記憶部１２３）
実施形態に係る商品情報記憶部１２３は、商品に関する各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係る商品情報記憶部の一例を示す図である。図５に示す商品情報記憶部１２３は、「商品ＩＤ」、「商品名」といった項目を有する。

「商品ＩＤ」は、商品を識別するための識別情報を示す。「商品名」は、商品やサービスの具体的な名称等を示す。

また、図５に示す例において、商品ＩＤ「ＩＴ１１」により識別される商品は「シャンプーＡ」であることを示す。また、図５に示す例において、商品ＩＤ「ＩＴ１２」により識別される商品は「シャンプーＡ詰替品」、すなわちシャンプーＡの詰め替え用の商品であることを示す。また、図５に示す例において、商品ＩＤ「ＩＴ１３」により識別される商品は「タオルＡ」であることを示す。また、図５に示す例において、商品ＩＤ「ＩＴ１４」により識別される商品は「かごＡ」であることを示す。また、図５に示す例において、商品ＩＤ「ＩＴ１５」により識別される商品は「ポットＡ」であることを示す。

なお、商品情報記憶部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、商品情報記憶部１２３は、商品の金額に関する情報を記憶してもよい。例えば、商品情報記憶部１２３は、商品を取り扱うストア（店舗）に関する情報や在庫に関する情報を記憶してもよい。

（買物一覧情報記憶部１２４）
実施形態に係る買物一覧情報記憶部１２４は、買物（購入）に関する各種情報を記憶する。例えば、買物一覧情報記憶部１２４は、所定の商品に関する各種情報を記憶する。図６は、実施形態に係る買物一覧情報記憶部の一例を示す図である。図６に示す買物一覧情報記憶部１２４は、「対象ＩＤ」、「買物リスト」といった項目を有する。

「対象ＩＤ」は、商品のリストが対応付けられる対象を識別する情報を示す。なお、「対象ＩＤ」には、「ＡＰ１１」等の端末機器を識別するＩＤや「Ｕ１」等のユーザを識別するＩＤ等、商品のリストが対応付けられる対象を識別するＩＤであれば、どのような対象を識別するＩＤが含まれてもよい。「買物リスト」は、対象に対応づけられている商品に関する情報を示す。例えば、「買物リスト」は、第１センサ情報に基づいて特定された商品と対象との対応付けを示す。

「買物リスト」には、「商品」や「日時」といった項目が含まれる。例えば、「商品」は、グループにおいて決済が行われた商品を識別する情報を示す。また、「日時」は、対応する商品の決済が行われた日時を示す。なお、「日時」は、対応する商品の入力が行われた日時であってもよい。

なお、「買物リスト」には、「入力ユーザ」といった項目が含まれてもよい。「買物リスト」中の「入力ユーザ」は、対応する商品の指定を行ったユーザであってもよいし、対応する商品に対する意図を示したユーザであってもよい。例えば、「買物リスト」中の「入力ユーザ」は、第１センサ情報を検知されたユーザであってもよいし、第２センサ情報を検知されたユーザであってもよい。

例えば、図６に示す例において、対象ＩＤ「ＡＰ１１」により識別される対象は、「ＡＰ１１」により識別される端末機器ＡＰ１１であることを示す。例えば、図６に示す例において、「買物リスト」に示すように、商品ＩＤ「ＩＴ１」により識別される商品が日時「ＤＴ１」に端末機器ＡＰ１１に対応する買物リストに追加されたことを示す。また、例えば、商品ＩＤ「ＩＴ１４」により識別される商品が日時「ＤＴ１２」に端末機器ＡＰ１１に対応する買物リストに追加されたことを示す。

なお、買物一覧情報記憶部１２４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、買物一覧情報記憶部１２４は、商品の金額に関する情報を記憶してもよい。例えば、買物一覧情報記憶部１２４は、「買物リスト」に加えて、決済が行われた商品に関する情報を示す「決済済リスト」や、ユーザの操作により決済が保留されている商品に関する情報を示す「保留リスト」等を記憶してもよい。

（制御部１３０）
図２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、決定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（決定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（controller）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２に示すように、制御部１３０は、第１受付部１３１と、第２受付部１３２と、推定部１３３と、決定部１３４と、送信部１３５とを有し、以下に説明する決定処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する決定処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

（第１受付部１３１）
第１受付部１３１は、各種情報を受け付ける。例えば、第１受付部１３１は、外部の情報処理装置から各種情報を受け付ける。例えば、第１受付部１３１は、第１センサＳＮ１により検知される第１センサ情報であって、所定の領域に表示された商品またはサービスに対するユーザの指定に関する第１センサ情報を受け付ける。例えば、第１受付部１３１は、第１センサＳＮ１としての赤外線センサにより検知される第１センサ情報を受け付ける。例えば、第１受付部１３１は、所定の領域に複数表示された商品またはサービスのうち、一の商品またはサービスに対するユーザの指定に関する第１センサ情報を受け付ける。

図１では、第１受付部１３１は、端末機器ＡＰ１１から第１センサ情報を受け付ける。図１の例では、第１受付部１３１は、ユーザが指定した位置が位置（ｘ１，ｙ１）であることを示す第１センサ情報や、ユーザにより指定されたコンテンツがコンテンツＣＴ１１であることを示す情報を端末機器ＡＰ１１から受け付ける。また、例えば、第１受付部１３１は、ユーザが指定した位置が位置（ｘ１，ｙ１）であることを示す第１センサ情報のみを端末機器ＡＰ１１から受け付けてもよい。

（第２受付部１３２）
第２受付部１３２は、各種情報を受け付ける。例えば、第２受付部１３２は、外部の情報処理装置から各種情報を受け付ける。例えば、第２受付部１３２は、第２センサＳＮ２により検知される第２センサ情報であって、第１センサ情報に基づいて特定される商品またはサービスに対するユーザの意図に関する第２センサ情報を受け付ける。例えば、第２受付部１３２は、第２センサＳＮ２としての音声センサにより検知される第２センサ情報を受け付ける。

図１では、第２受付部１３２は、端末機器ＡＰ１１から第２センサ情報を受け付ける。図１の例では、第２受付部１３２は、ユーザの発話に関する第２センサ情報を端末機器ＡＰ１１から受け付ける。例えば、第２受付部１３２は、発話ＰＡ１１の音声情報を第２センサ情報として端末機器ＡＰ１１から受け付ける。なお、第１受付部１３１と第２受付部１３２とは一体であってもよい。

（推定部１３３）
推定部１３３は、種々の情報の推定や特定を行う。例えば、推定部１３３は、第２センサ情報に基づいて購入対象に対するユーザの意図を推定する。例えば、推定部１３３は、ユーザに応じて変動するモデルと第２センサ情報とに基づいて、購入対象に対するユーザの意図を推定してもよい。例えば、推定部１３３は、過去に推定されたユーザの意図と、当該意図に基づいて処理態様が決定された商品またはサービスに対する当該ユーザの行動に関する情報と、に基づいて学習されたモデルに第２センサ情報を入力することにより、購入対象に対する当該ユーザの意図を推定してもよい。なお、この点についての詳細は後述する。

図１の例では、推定部１３３は、端末機器ＡＰ１１からの第１センサ情報に基づいてユーザが指定した商品を特定する。例えば、推定部１３３は、第１センサ情報と、コンテンツ情報記憶部１２２に記憶されたコンテンツ情報とに基づいて、ユーザが指定した商品を特定する。例えば、推定部１３３は、第１センサ情報と、コンテンツ情報記憶部１２２に記憶された各商品ＩＴ１１〜ＩＴ１５の範囲ＡＲ１１〜ＡＲ１５とに基づいて、ユーザが指定した商品を特定する。例えば、推定部１３３は、第１センサ情報の座標（ｘ１，ｙ１）が範囲ＡＲ１１〜ＡＲ１５のいずれかに含まれる場合、ユーザが指定した商品を特定する。図１の例では、推定部１３３は、第１センサ情報の座標（ｘ１，ｙ１）が範囲ＡＲ１４に含まれるため、ユーザが指定した商品が商品ＩＴ１４であると特定する。また、例えば、推定部１３３は、商品情報記憶部１２３に記憶された商品ＩＤと商品名の対応に基づいて、商品ＩＴ１４が商品名「かごＡ」であると特定する。

また、図１の例では、推定部１３３は、端末機器ＡＰ１１からの第２センサ情報に基づいてユーザの意図を推定する。例えば、推定部１３３は、受け付けた第２センサ情報を解析することにより、第１センサ情報に基づいて特定した商品ＩＴ１４をユーザが購入することを希望していると推定する。例えば、推定部１３３は、第２センサ情報である発話ＰＡ１１の音声情報を文字情報に変換し、変換後の文字情報に基づいて、発話ＰＡ１１に「これ」という指示代名詞とその指示代名詞に対応する商品を購入することを希望していることを示す内容が含まれることを特定する。例えば、推定部１３３は、発話ＰＡ１１の文字情報を構文解析等の種々の従来技術を適宜用いて解析することにより、ユーザが指示代名詞に対応する商品を購入することを希望していると推定する。

例えば、推定部１３３は、第２センサ情報に基づいて、ユーザが指示代名詞に対応する商品を購入することを希望していると推定する。また、図１の例では、推定部１３３は、ユーザが指定した商品が商品ＩＴ１４であると特定しているため、ユーザが商品ＩＴ１４であるかごＡを購入することを希望していると推定する。

（決定部１３４）
決定部１３４は、種々の決定を行う。例えば、決定部１３４は、第１センサ情報に基づいて特定される商品またはサービスである購入対象に関する処理態様を、第２センサ情報に基づいて決定する。例えば、決定部１３４は、第２センサ情報に基づいて推定されるユーザの意図が所定の条件を満たす場合、購入対象を所定のリストに追加すると決定する。例えば、決定部１３４は、第２センサ情報に基づいて推定されるユーザの意図が、購入対象の購入を示す場合、購入対象の決済を行うと決定する。例えば、決定部１３４は、第２センサ情報に基づいて推定されるユーザの意図が、購入対象への関心を示す場合、購入対象を保留リストに追加すると決定する。

図１の例では、決定部１３４は、推定部１３３により推定されたユーザの商品ＩＴ１４に対する意図に応じて、商品ＩＴ１４に関する処理態様を決定する。例えば、決定部１３４は、ユーザが商品ＩＴ１４であるかごＡを購入することを希望していると推定されるため、商品ＩＴ１４を所定の買物リストに追加すると決定する。例えば、決定部１３４は、端末機器ＡＰ１１に対応付けられた買物リストに商品ＩＴ１４を追加すると決定する。例えば、決定部１３４は、買物一覧情報記憶部１２４に示すように、端末機器ＡＰ１１に対応付けられた買物リストに商品ＩＴ１４を追加する。端末機器ＡＰ１１に対応付けられた買物リストに商品ＩＴ１４を追加すると決定する。図１の例では、決定部１３４は、第１センサ情報に基づいて特定される商品ＩＴ１４に関する処理態様を、第２センサ情報に基づいて決定する。

（送信部１３５）
送信部１３５は、各種情報を送信する。例えば、送信部１３５は、各種情報を外部の情報処理装置へ送信する。例えば、送信部１３５は、買物一覧情報記憶部１２４中の買物リストに商品が追加された場合、所定のタイミングでユーザが利用する種々の装置に商品の追加に関する情報を送信してもよい。例えば、送信部１３５は、端末機器ＡＰ１１に買物リストに追加された商品に関する情報を送信し、端末機器ＡＰ１１は、所定のタイミングで受信した商品に関する情報を出力してもよい。例えば、端末機器ＡＰ１１は、ユーザが買物に関する行動を終了した後に、端末機器ＡＰ１１を再び利用するタイミングで商品に関する情報を表示してもよい。

〔３．処理フロー〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る決定システム１による決定処理の手順について説明する。図７は、実施形態に係る決定処理の一例を示すフローチャートである。

図７に示すように、決定装置１００の第１受付部１３１は、ユーザの商品の指定に関する第１センサ情報を受け付ける（ステップＳ１０１）。図１の例では、第１受付部１３１は、端末機器ＡＰ１１からユーザがかごＡを指定したことを示す第１センサ情報を受け付ける。

そして、決定装置１００の第２受付部１３２は、ユーザの商品の購入意思に関する第２センサ情報を受け付ける（ステップＳ１０２）。図１の例では、第２受付部１３２は、端末機器ＡＰ１１からユーザがかごＡの購入する意図があることを示す第２センサ情報を受け付ける。

その後、決定装置１００の決定部１３４は、第１センサ情報に基づいて特定される商品またはサービスに関する処理態様を、第２センサ情報に基づいて決定する（ステップＳ１０３）。図１の例では、決定部１３４は、ユーザにより指定されたかごＡを買物一覧情報記憶部１２４中の買物リストに追加する。

〔４．変形例〕
例えば、変形例に係る決定装置１００Ａは、モデルを生成し、生成したモデルを用いてユーザの意図を推定してもよい。この点を図８及び図９を用いて説明する。なお、実施形態と同様の構成については、同一の符号を付して説明を省略する。

〔４−１．決定装置の構成〕
次に、図８を用いて、変形例に係る決定装置１００Ａの構成について説明する。図８は、変形例に係る決定装置の構成例を示す図である。図８に示すように、決定装置１００Ａは、通信部１１０と、記憶部１２０Ａと、制御部１３０Ａとを有する。なお、決定装置１００Ａは、決定装置１００Ａの管理者等から各種操作を取得する入力部（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。

（記憶部１２０Ａ）
記憶部１２０Ａは、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。変形例に係る記憶部１２０Ａは、図８に示すように、デバイス情報記憶部１２１やコンテンツ情報記憶部１２２や商品情報記憶部１２３や買物一覧情報記憶部１２４やモデル情報記憶部１２５を有する。

（モデル情報記憶部１２５）
変形例に係るモデル情報記憶部１２５は、学習に関する情報を記憶する。例えば、モデル情報記憶部１２５は、複数のモデル情報を記憶する。図９は、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。図９に示すモデル情報記憶部１２５は、モデル情報として、各モデルＭ１、Ｍ２等に対応させて「素性１」〜「素性３」等といった項目を有する。

例えば、図９に示す例において、モデルＭ１に関するモデル情報は、素性１の重みが「０．５」、素性２の重みが「−０．４」、素性３の重みが「０．２」等であることを示す。また、例えば、図９に示す例において、モデルＭ２に関するモデル情報は、素性１の重みが「−０．３」、素性２の重みが「０．１」、素性３の重みが「−０．２」等であることを示す。例えば、モデルの素性（特徴量）がｍ次元のベクトルで表現される場合、素性数はｍ個になり、素性１〜素性ｍの重みが記憶される。

なお、モデル情報記憶部１２５は、上記に限らず、目的に応じて種々のモデル情報を記憶してもよい。

（制御部１３０Ａ）
図８の説明に戻って、制御部１３０Ａは、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、決定装置１００Ａ内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（決定プログラムや学習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１３０Ａは、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図８に示すように、制御部１３０Ａは、第１受付部１３１と、第２受付部１３２と、推定部１３３Ａと、決定部１３４と、送信部１３５と、学習部１３６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。

（学習部１３６）
学習部１３６は、種々の情報を学習する。例えば、学習部１３６は、種々の情報に基づいてモデルを生成する。例えば、学習部１３６は、過去に推定されたユーザの意図と、その意図に基づいて処理態様が決定された商品に対するユーザの行動に関する情報とに基づいて学習する。

例えば、学習部１３６は、ユーザの意図が購入する意図であると推定され、買物リストに追加された商品をユーザが購入した場合、その情報を正例として学習を行なってもよい。例えば、学習部１３６は、ユーザの意図が購入する意図であると推定され、買物リストに追加された商品をユーザが購入した場合の第２センサ情報を正例として学習を行なってもよい。

例えば、学習部１３６は、ユーザの意図が購入する意図であると推定され、買物リストに追加された商品をユーザが購入しなかった場合、その情報を負例として学習を行なってもよい。例えば、学習部１３６は、ユーザの意図が購入する意図であると推定され、買物リストに追加された商品をユーザが購入しなかった場合の第２センサ情報を負例として学習を行なってもよい。

例えば、学習部１３６は、ユーザの意図が購入する意図ではないと推定され、買物リストに追加されなかった商品をユーザが購入しなかった場合、その情報を正例として学習を行なってもよい。例えば、学習部１３６は、ユーザの意図が購入する意図ではないと推定され、買物リストに追加されなかった商品をユーザが購入しなかった場合の第２センサ情報を正例として学習を行なってもよい。

例えば、学習部１３６は、ユーザの意図が購入する意図ではないと推定され、買物リストに追加されなかった商品をユーザが購入した場合、その情報を負例として学習を行なってもよい。例えば、学習部１３６は、ユーザの意図が購入する意図ではないと推定され、買物リストに追加されなかった商品をユーザが購入した場合の第２センサ情報を負例として学習を行なってもよい。

例えば、学習部１３６は、ユーザの意図が購入意図である可能性が高い程、大きい値を出力するモデルを生成してもよい。また、学習部１３６は、ユーザの意図が購入意図である可能性が低い程、小さい値を出力するモデルを生成してもよい。例えば、学習部１３６は、ユーザの意図が購入意図である可能性が高い程１に近く、ユーザの意図が購入意図である可能性が低い程０に近い値（スコア）を出力するモデルを生成してもよい。

例えば、学習部１３６は、ユーザ毎にモデルを生成してもよい。例えば、学習部１３６は、推定部１３３Ａにより特定されたユーザ毎にモデルを生成してもよい。また、例えば、学習部１３６は、ユーザ分類毎にモデルを生成してもよい。例えば、学習部１３６は、３０代男性や２０代女性等の種々のユーザ分類毎にモデルを生成してもよい。例えば、学習部１３６は、推定部１３３Ａにより特定されたユーザの属性に基づいて、ユーザ分類毎にモデルを生成してもよい。また、学習部１３６は、複数のモデルに限らず、全ユーザに共通して用いる１つのモデルを生成してもよい。なお、上記は一例であり、学習部１３６は、どのような情報に基づいてモデルを生成してもよい。例えば、学習部１３６は、第１センサ情報と第２センサ情報との入力として、スコアを出力するモデルを生成してもよい。

（推定部１３３Ａ）
推定部１３３Ａは、学習部１３６において生成されたモデルを用いて、ユーザの意図の推定を行う。例えば、推定部１３３Ａは、モデルに第２センサ情報を入力することにより出力されたスコアに基づいて、ユーザの意図の推定を行ってもよい。例えば、推定部１３３Ａは、モデルに第２センサ情報や第１センサ情報を入力することにより出力されたスコアに基づいて、ユーザの意図の推定を行ってもよい。例えば、推定部１３３Ａは、種々の従来技術を適宜用いて、第２センサ情報が検知されたユーザを特定し、特定したユーザに応じて選択されるモデルを用いて、ユーザの意図の推定を行ってもよい。例えば、推定部１３３Ａは、第２センサ情報である音声情報を解析することにより、発話を行ったユーザを特定し、特定したユーザに応じて選択されるモデルを用いて、ユーザの意図の推定を行ってもよい。

例えば、推定部１３３Ａは、モデルが出力したスコアが所定の閾値以上である場合、ユーザの意図を購入意図と推定してもよい。また、例えば、推定部１３３Ａは、モデルが出力したスコアが所定の閾値未満である場合、ユーザの意図を購入意図ではないと推定してもよい。また、例えば、推定部１３３Ａは、モデルが出力したスコアが所定の閾値未満の所定の範囲内である場合、ユーザの意図を購入検討の意図であると推定してもよい。この場合、例えば、推定部１３３Ａは、モデルが出力したスコアが所定の閾値未満の所定の範囲よりもさらに低い場合、ユーザの意図を購入の意図が無いと推定してもよい。

なお、ユーザの意図の推定に用いるモデルを外部の情報処理装置から取得する場合、決定装置１００Ａは、学習部１３６を有しなくてもよい。

〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａは、第１受付部１３１と、第２受付部１３２と、決定部１３４とを有する。第１受付部１３１は、第１センサＳＮ１により検知される第１センサ情報であって、所定の領域に表示された商品またはサービスに対するユーザの指定に関する第１センサ情報を受け付ける。第２受付部１３２は、第２センサＳＮ２により検知される第２センサ情報であって、第１センサ情報に基づいて特定される商品またはサービスに対するユーザの意図に関する第２センサ情報を受け付ける。決定部１３４は、第１センサ情報に基づいて特定される商品またはサービスである購入対象に関する処理態様を、第２センサ情報に基づいて決定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａは、第１センサ情報に基づいて商品またはサービスを特定し、特定した商品またはサービスに対するユーザの意図に関する第２センサ情報に基づいて推定することができる。これにより、決定装置１００、１００Ａは、商品またはサービスに関する処理態様を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａにおいて、決定部１３４は、第２センサ情報に基づいて推定されるユーザの意図が所定の条件を満たす場合、購入対象を所定のリストに追加すると決定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａは、第２センサ情報に基づいて推定されるユーザの意図が所定の条件を満たす場合、購入対象を所定のリストに追加すると決定することにより、商品またはサービスに関する処理態様を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａにおいて、決定部１３４は、第２センサ情報に基づいて推定されるユーザの意図が、購入対象の購入を示す場合、購入対象の決済を行うと決定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａは、第２センサ情報に基づいて推定されるユーザの意図が、購入対象の購入を示す場合、購入対象の決済を行うと決定することにより、商品またはサービスに関する処理態様を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａにおいて、決定部１３４は、第２センサ情報に基づいて推定されるユーザの意図が、購入対象への関心を示す場合、購入対象を保留リストに追加すると決定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａは、第２センサ情報に基づいて推定されるユーザの意図が、購入対象への関心を示す場合、購入対象を保留リストに追加すると決定することにより、商品またはサービスに関する処理態様を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａにおいて、第１受付部１３１は、第１センサＳＮ１としての赤外線センサにより検知される第１センサ情報を受け付ける。

これにより、実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａは、第１センサＳＮ１としての赤外線センサにより検知される第１センサ情報を受け付けることにより、ユーザが指定した商品またはサービスを適切に特定することができる。これにより、決定装置１００、１００Ａは、商品またはサービスに関する処理態様を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａにおいて、第２受付部１３２は、第２センサＳＮ２としての音声センサにより検知される第２センサ情報を受け付ける。

これにより、実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａは、第２センサＳＮ２としての音声センサにより検知される第２センサ情報を受け付けることにより、特定した商品またはサービスに対するユーザの意図をユーザの音声に基づいて推定することができる。これにより、決定装置１００、１００Ａは、商品またはサービスに関する処理態様を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａにおいて、第１受付部１３１は、所定の領域に複数表示された商品またはサービスのうち、一の商品またはサービスに対するユーザの指定に関する第１センサ情報を受け付ける。

これにより、実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａは、所定の領域に複数表示された商品またはサービスのうち、一の商品またはサービスに対するユーザの指定に関する第１センサ情報を受け付けることにより、複数の対象が表示される場合であっても、ユーザが指定した商品またはサービスを適切に特定することができる。これにより、決定装置１００、１００Ａは、商品またはサービスに関する処理態様を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａは、推定部１３３、１３３Ａを有する。推定部１３３、１３３Ａは、第２センサ情報に基づいて購入対象に対するユーザの意図を推定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａは、第２センサ情報に基づいて購入対象に対するユーザの意図を推定することにより、商品またはサービスに関する処理態様を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａにおいて、推定部１３３、１３３Ａは、ユーザに応じて変動するモデルと第２センサ情報とに基づいて、購入対象に対するユーザの意図を推定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａは、ユーザに応じて変動するモデルと第２センサ情報とに基づいて、購入対象に対するユーザの意図を推定することにより、商品またはサービスに関する処理態様を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａにおいて、推定部１３３、１３３Ａは、過去に推定されたユーザの意図と、当該意図に基づいて処理態様が決定された商品またはサービスに対する当該ユーザの行動に関する情報と、に基づいて学習されたモデルに第２センサ情報を入力することにより、購入対象に対する当該ユーザの意図を推定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａは、過去に推定されたユーザの意図と、当該意図に基づいて処理態様が決定された商品またはサービスに対する当該ユーザの行動に関する情報と、に基づいて学習されたモデルを用いることにより、商品またはサービスに関する処理態様を適切に決定することができる。

〔６．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る決定装置１００及び変形例に係る決定装置１００Ａ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、決定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

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が決定装置１００、１００Ａ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、１３０Ａ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。

〔７．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、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、第１受付部は、第１受付手段や第１受付回路に読み替えることができる。

１ 決定システム
１００ 決定装置
１２１ デバイス情報記憶部
１２２ コンテンツ情報記憶部
１２３ 商品情報記憶部
１２４ 買物一覧情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 第１受付部
１３２ 第２受付部
１３３ 推定部
１３４ 決定部
１３５ 送信部
ＡＰ１１ 端末機器
ＳＮ１ 第１センサ
ＳＮ２ 第２センサ
Ｎ ネットワーク

Claims (9)

1. 第１センサにより検知される第１センサ情報であって、所定の領域に表示された商品またはサービスに対するユーザの指定に関する第１センサ情報を受け付ける第１受付部と、
   第２センサにより検知される第２センサ情報であって、前記第１センサ情報に基づいて特定される商品またはサービスに対するユーザの意図に関する第２センサ情報を受け付ける第２受付部と、
   過去に推定されたユーザの意図と、当該意図に基づいて処理態様が決定された商品またはサービスに対する当該ユーザの行動に関する情報と、に基づいて学習することによりユーザ分類毎にモデルを生成する学習部と、
   前記学習部で生成された前記ユーザ分類毎のモデルに前記第２センサ情報を入力することにより、前記第１センサ情報に基づいて特定される商品またはサービスに対する当該ユーザの意図を推定する推定部と、
   前記第１センサ情報に基づいて特定される商品またはサービスである購入対象に関する処理態様を、前記推定部の推定結果に基づいて決定する決定部と、を備え、
   前記学習部は、前記推定部で過去に推定されたユーザの意図と当該意図に基づいて処理態様が決定された前記購入対象に対する当該ユーザの行動とが合致した場合を正例として学習することにより、或いは、前記推定部で過去に推定されたユーザの意図と当該意図に基づいて処理態様が決定された前記購入対象に対する当該ユーザの行動とが合致しなかった場合を負例として学習することにより、前記モデルを生成する、
   ことを特徴とする決定装置。
2. 前記決定部は、
   前記第２センサ情報に基づいて推定されるユーザの意図が所定の条件を満たす場合、前記購入対象を所定のリストに追加すると決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の決定装置。
3. 前記決定部は、
   前記第２センサ情報に基づいて推定されるユーザの意図が、前記購入対象の購入を示す場合、前記購入対象の決済を行うと決定する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の決定装置。
4. 前記決定部は、
   前記第２センサ情報に基づいて推定されるユーザの意図が、前記購入対象への関心を示す場合、前記購入対象を保留リストに追加すると決定する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の決定装置。
5. 前記第１受付部は、
   前記第１センサとしての赤外線センサにより検知される前記第１センサ情報を受け付ける
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の決定装置。
6. 前記第２受付部は、
   前記第２センサとしての音声センサにより検知される前記第２センサ情報を受け付ける
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の決定装置。
7. 前記第１受付部は、
   前記所定の領域に複数表示された商品またはサービスのうち、一の商品またはサービスに対するユーザの指定に関する第１センサ情報を受け付ける
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の決定装置。
8. コンピュータが実行する決定方法であって、
   第１センサにより検知される第１センサ情報であって、所定の領域に表示された商品またはサービスに対するユーザの指定に関する第１センサ情報を受け付ける第１受付工程と、
   第２センサにより検知される第２センサ情報であって、前記第１センサ情報に基づいて特定される商品またはサービスに対するユーザの意図に関する第２センサ情報を受け付ける第２受付工程と、
   過去に推定されたユーザの意図と、当該意図に基づいて処理態様が決定された商品またはサービスに対する当該ユーザの行動に関する情報と、に基づいて学習することによりユーザ分類毎にモデルを生成する学習工程と、
   前記学習工程で生成された前記ユーザ分類毎のモデルに前記第２センサ情報を入力することにより、前記第１センサ情報に基づいて特定される商品またはサービスに対する当該ユーザの意図を推定する推定工程と、
   前記第１センサ情報に基づいて特定される商品またはサービスである購入対象に関する処理態様を、前記推定工程の推定結果に基づいて決定する決定工程と、を含み、
   前記学習工程では、前記推定工程で過去に推定されたユーザの意図と当該意図に基づいて処理態様が決定された前記購入対象に対する当該ユーザの行動とが合致した場合を正例として学習することにより、或いは、前記推定工程で過去に推定されたユーザの意図と当該意図に基づいて処理態様が決定された前記購入対象に対する当該ユーザの行動とが合致しなかった場合を負例として学習することにより、前記モデルを生成する、
   ことを特徴とする決定方法。
9. 第１センサにより検知される第１センサ情報であって、所定の領域に表示された商品またはサービスに対するユーザの指定に関する第１センサ情報を受け付ける第１受付手順と、
   第２センサにより検知される第２センサ情報であって、前記第１センサ情報に基づいて特定される商品またはサービスに対するユーザの意図に関する第２センサ情報を受け付ける第２受付手順と、
   過去に推定されたユーザの意図と、当該意図に基づいて処理態様が決定された商品またはサービスに対する当該ユーザの行動に関する情報と、に基づいて学習することによりユーザ分類毎にモデルを生成する学習手順と、
   前記学習手順で生成された前記ユーザ分類毎のモデルに前記第２センサ情報を入力することにより、前記第１センサ情報に基づいて特定される商品またはサービスに対する当該ユーザの意図を推定する推定手順と、
   前記第１センサ情報に基づいて特定される商品またはサービスである購入対象に関する処理態様を、前記推定手順の推定結果に基づいて決定する決定手順と、をコンピュータに実行させ、
   前記学習手順では、前記推定手順で過去に推定されたユーザの意図と当該意図に基づいて処理態様が決定された前記購入対象に対する当該ユーザの行動とが合致した場合を正例として学習することにより、或いは、前記推定手順で過去に推定されたユーザの意図と当該意図に基づいて処理態様が決定された前記購入対象に対する当該ユーザの行動とが合致しなかった場合を負例として学習することにより、前記モデルを生成する、
   ことを特徴とする決定プログラム。

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