JP6551376B2 - 負担感推定装置及び負担感推定プログラム - Google Patents
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Description
本実施の形態の負担感推定装置は、携帯情報端末を所有する複数のユーザの情報を管理するセンターにより構成されている。ここで、センターは、例えば移動手段の種類、移動の目的、移動時の天候等、ユーザの移動に伴う負担感を特徴付ける各種のデータを相互に関連付けすることにより状態を定義して複数の状態の集合である状態空間を構成している。また、センターは、各状態ごとに可能な行動(例えば提案可能な移動手段)を行動空間として定義している。また、センターは、ユーザが移動経路の目的地に到達した時点で、ユーザとの対話を行い、ユーザからの対話入力履歴に基づき移動経路の移動時におけるユーザの負担感を目的地負担感として取得する。そして、ユーザの目的地負担感を報酬として設定した上で強化学習を実行することにより、状態空間を構成する各状態の個別負担感を推定する。そして、センターは、ユーザにとって未知の移動経路に関する負担感のリクエストが携帯情報端末からあったときには、その未知の移動経路に含まれる各状態の個別負担感の有無を判定する。そして、センターは、未知の移動経路の含まれる全ての状態について個別負担感が事前に得られているときには、それら個別負担感の合算値を未知の移動経路を総合的に見たときの負担感である目的地負担感として携帯情報端末を通じてユーザに提供する。
図1に示すように、センター100は、ユーザの負担感の推定処理を含めた各種の処理を制御する制御部110と、制御部110がユーザの負担感の推定処理の際に実行する負担感推定プログラムを含めた各種のプログラムや当該各種のプログラムの実行の際に制御部110が読み書きする各種のデータを格納する記憶部120とを有している。ここで、記憶部120に格納される各種のデータとしては、状態空間を定義した状態空間テーブル121、行動空間を定義した行動空間テーブル122、ユーザからの対話入力履歴123、及び各状態の個別負担感に関する学習データ124が含まれている。
そして次に、センター100は、状態空間テーブル121に規定された特徴量を参照して、先のステップS20において取得した未知の移動経路に含まれる状態を状態定義部111を通じて特定する(ステップS21)。このとき、センター100は、状態を定義する特徴量のうち、例えば、天候、気温、利用形態等、ユーザの移動前の時点では厳密には把握できない特徴量については、天気予報や電車の利用状況等に関する最新の情報に基づき、それら特徴量を予測する。
そして次に、センター100は、状態群を構成する各状態のうち所定の状態について、複数のユーザの個別負担感を外出嗜好度算出部116を通じて記憶部120から読み出す。そして、センター100は、記憶部120から読み出した複数のユーザの個別負担感に基づき、個別負担感が高い順にユーザの順序を外出嗜好度算出部116を通じて並び替える(ステップS31)。そして、センター100は、先のステップS31において並び替えたユーザの順序を参照して、リクエスト元となるユーザの順位を外出嗜好度算出部116を通じて算出する(ステップS32)。
(1)移動手段の変更に伴う各々の状態の遷移ごとにユーザから個別負担感のデータを取得しなくても、複数の状態の遷移におけるユーザの総合的な負担感である目的地負担感を報酬とした強化学習を行うことにより、各々の状態に対応するユーザの個別負担感が推定される。そして、こうして推定した個別負担感を組み合わせることにより、ユーザの移動経路として未知の経路を設定したとしても、当該移動経路を移動するときにユーザが感じる目的地負担感を推定することが可能となる。
・上記実施の形態においては、履歴学習部112は、移動経路を構成する各状態の習慣度が比較的高く、ユーザが移動経路を頻繁に利用していると考えられるときには、ユーザが複数回に亘って移動経路を利用するたびに、ユーザとの対話を携帯情報端末200に指示するようにした。これに代えて、履歴学習部112は、移動経路を構成する各状態の習慣度に関わらず、ユーザが移動経路を利用するたびに、ユーザとの対話を携帯情報端末200に指示するようにしてもよい。この構成によれば、ユーザが頻繁に利用している移動経路に関するユーザの目的地負担感が高い頻度で最新の情報に更新されるため、移動経路を構成する各状態のユーザの負担感のデータの信頼性をより一層高めることができる。
Claims (6)
- ユーザの移動に伴う負担感を特徴付ける複数の種類のデータを相互に関連付けすることによりユーザの移動時における状態を定義して複数の状態の集合である状態空間を構成する状態空間構成部と、
前記状態空間を構成する時系列的に連続した複数の状態の遷移においてユーザが感じた負担感の履歴データをユーザから取得して記憶部に格納する履歴学習部と、
ユーザの移動の目的地が設定されたとき、前記目的地に至る移動経路に含まれる複数の状態の遷移であって、移動手段の変更を伴う時系列的に連続した複数の状態の遷移において前記履歴学習部を通じて取得したユーザの負担感である目的地負担感を報酬として設定するとともに、当該報酬に基づく強化学習により前記状態空間を構成する各状態に対応するユーザの移動に伴ってユーザが個別に感じる負担感である個別負担感を推定する個別負担感推定部と、
ユーザの移動経路として未知の移動経路が設定されたとき、前記未知の移動経路に含まれる各状態に対応するユーザの前記個別負担感の合算値を前記未知の移動経路の移動に際した前記目的地負担感として推定する目的地負担感推定部と
を備える
負担感推定装置。 - 前記個別負担感推定部は、複数のユーザについて、ユーザごとの各状態における前記個別負担感の推定値を学習データとして前記記憶部に格納しており、
一又は複数の状態を対象として、前記記憶部に格納されているユーザ同士の前記個別負担感の大きさを比較し、前記個別負担感が相対的に小さいユーザほど外出を好む傾向にあるものとして外出嗜好度を算出する外出嗜好度算出部を更に備える
請求項1に記載の負担感推定装置。 - 前記個別負担感推定部は、前記状態空間を構成する各状態における前記個別負担感の推定値を学習データとして前記記憶部に格納しており、
前記履歴学習部は、前記記憶部に格納されている前記個別負担感の推定値のばらつきが所定の閾値以上であるときには、当該状態における前記個別負担感に関するデータをユーザから取得する
請求項1又は請求項2に記載の負担感推定装置。 - 前記履歴学習部は、ユーザの移動経路に含まれる一部の状態について前記個別負担感の推定値が前記記憶部に格納されていないときには、ユーザが移動経路を移動している間に当該一部の状態に対応する前記個別負担感に関するデータをユーザから取得する
請求項1〜3の何れか一項に記載の負担感推定装置。 - 前記履歴学習部は、ユーザの移動経路が習慣度が高い経路であるときには、ユーザが移動経路の目的地に達した回数に応じて前記目的地負担感に関するデータをユーザから取得するか否かを切り替える
請求項1〜4の何れか一項に記載の負担感推定装置。 - コンピュータに、
ユーザの移動に伴う負担感を特徴付ける複数の種類のデータを相互に関連付けすることによりユーザの状態を定義して複数の状態の集合である状態空間を構成する状態空間構成機能と、
前記状態空間を構成する時系列的に連続した複数の状態の遷移においてユーザが感じた負担感の履歴データをユーザから取得して記憶部に格納する履歴学習機能と、
ユーザの移動の目的地が設定されたとき、前記目的地に至る移動経路に含まれる複数の状態の遷移であって、移動手段の変更を伴う時系列的に連続した複数の状態の遷移において前記履歴学習機能を通じて取得したユーザの負担感である目的地負担感を報酬として設定するとともに、当該報酬に基づく強化学習により前記状態空間を構成する各状態に対応するユーザの移動に伴ってユーザが個別に感じる負担感である個別負担感を推定する個別負担感推定機能と、
ユーザの移動経路として未知の移動経路が設定されたとき、前記未知の移動経路に含まれる各状態に対応するユーザの前記個別負担感の合算値を前記未知の移動経路の移動に際した前記目的地負担感として推定する目的地負担感推定機能と
を実現させるための負担感推定プログラム。
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