JP6784499B2 - 決定装置、決定方法及び決定プログラム - Google Patents
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Description
まず、図1を用いて、決定装置の一例である情報配信装置10の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報配信装置が実行する処理の一例を示す図である。図1では、情報配信装置10が実行する処理の一例として、利用者U01が装着するウェアラブルデバイスが取得した利用者U01の生体情報と、通信ネットワークを介して特定可能な利用者U01の行動(以下、「ウェブ行動」と記載する。)とを収集し、収集した生体情報とウェブ行動との関連性を学習する学習処理と、学習処理の結果を用いて、利用者U01から取得した生体情報またはウェブ行動に基づいて、利用者の状態に応じたサービスの内容を決定する決定処理との一例について説明する。
ここで、利用者の生体情報に基づくサービスの提供を決め打ちで行った場合には、利用者U01に対して不快なサービスを提供してしまう恐れがある。例えば、利用者U01の気分に応じて利用者にサービスの提供を行う技術の一例として、利用者U01の気分が落ち込んでいる際に、利用者U01を元気づけるようなサービスを提供する旨が想定されうる。しかしながら、利用者U01の性格によっては、落ち込んでいる際に気分を元気づけるようなサービスよりも、気分を落ち着かせるようなサービスを所望する場合があると予測される。このため、利用者U01の気分に基づいて、利用者U01に提供するサービスを決め打ちで設定した場合には、利用者U01が不快に思うサービスの提供を行ってしまう恐れがある。
上述したように、情報配信装置10は、利用者U01のウェブ行動と生体情報との関連性を学習したモデルを用いて、利用者U01の新たなウェブ行動または利用者U01から新たに取得された生体情報に基づくサービスを決定する。ここで、情報配信装置10は、学習処理においては、ウェブ行動と生体情報とが有する任意の関連性を学習してよい。
ここで、情報配信装置10は、任意の内容のサービスを利用者U01に対して提供してよい。例えば、情報配信装置10は、利用者に対してサービスを提供するか否かの決定を行ってもよい。また、例えば、情報配信装置10は、利用者U01に対して提供するウェブコンテンツの決定を行ってもよく、利用者U01に対して提供するウェブコンテンツの種別や内容を決定してもよい。例えば、情報配信装置10は、利用者U01から新たに取得した生体情報やウェブ行動から、利用者U01が落ち着いていると推定可能な場合には、利用者U01が落ち着いている際に閲覧しているウェブコンテンツと同種のウェブコンテンツを提供してもよい。
また、情報配信装置10は、利用者U01に提供する広告の内容や、広告の提供タイミングを決定してもよい。例えば、情報配信装置10は、ウェブ行動として利用者U01が広告を閲覧したタイミング、広告を選択したタイミング、閲覧または選択した広告の種別や内容を収集する。そして、情報配信装置10は、収集したウェブ行動と利用者U01の生体情報との関連性を学習したモデルを生成する。このようなモデルは、利用者U01がどのような際に広告を閲覧または選択したか、どのような広告を好んで閲覧または選択したか、どのような広告を好まなかったか等といった情報、すなわち広告と利用者の感情との関係性の指標となりえる。
次に、図1を用いて、情報配信装置10が実行する学習処理および決定処理の一例について説明する。まず、情報配信装置10が実行する学習処理の一例について説明する。例えば、図1中(A)に示すように、ウェアラブルデバイスWD01は、利用者U01の生体情報を収集する。また、図1中(B)に示すように、端末装置100は、利用者のウェブ行動をログとして収集する。そして、情報配信装置10は、利用者U01のウェブ行動と、そのウェブ行動が行われた際に収集された生体情報との組み合わせを学習データとして収集する(ステップS1)。
次に、上述した実施形態にかかる情報配信装置10の構成について説明する。図2は、実施形態に係る情報配信装置が有する機能構成の一例を示す図である。図2に示すように、情報配信装置10は、通信部20、記憶部30、および制御部40を有する。通信部20は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部20は、ネットワークNと有線または無線で接続され、照明機器や音響装置を制御する家電制御システム60、および端末装置100との間で情報の送受信を行う。
続いて、情報配信装置10が実行する処理の流れの一例について説明する。まず、図6を用いて、情報配信装置10が実行する学習処理の流れの一例について説明する。図6は、実施形態に係る情報配信装置が実行する学習処理の流れの一例を説明するフローチャートである。
上述した実施形態に係る情報配信装置10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、上記の情報配信装置10の他の実施形態について説明する。
上述した説明では、情報配信装置10は、新たに取得した生体情報またはウェブ行動に基づくサービスを、利用者U01に提供するサービスとして決定した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報配信装置10は、生体情報とウェブ行動との両方に基づいて、サービスの決定を行ってもよい。具体的な例を挙げると、情報配信装置10は、モデルを用いて、取得した生体情報とウェブ行動との関係性を有する際の利用者U01の状態を推定し、推定した状態と同様の状態である際に利用者U01が行ったウェブ行動に基づいて、利用者に対して提供するサービスを決定してもよい。
上述した情報配信装置10は、利用者U01に対して提供するサービスとして、コンテンツに含まれる情報量やUIを決定した。以下、図8を用いて、このような処理の一例を説明する。図8は、実施形態に係る情報配信装置が提供するコンテンツの一例を示す図である。
上述した説明では、情報配信装置10は、利用者U01から取得した生体情報やウェブ行動に基づいて、利用者U01に対して提供するサービスを決定した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報配信装置10は、第1の利用者のモデルを用いて、第1の利用者から取得されたウェブ行動または生体情報に基づくサービスを、第2の利用者に対して提供するサービスとして決定してもよい。
ここで、情報配信装置10は、利用者U01に対して任意のコンテンツを配信してよい。例えば、情報配信装置10は、ニュースやブログ、マイクロブログ等のウェブコンテンツを配信してもよく、例えば、音楽コンテンツや動画像コンテンツの配信を行ってもよい。また、情報配信装置10は、所定の企業、地域、人物、商品、役務等、所定の広告対象を紹介する広告コンテンツを配信してもよい。ここで、広告コンテンツは、営利若しくは非営利の広告だけではなく、ボランティアの募集、公共広告、公共に対する通知に関する広告コンテンツであってもよい。
上述した説明では、情報配信装置10は、通信ネットワークを介して特定可能なウェブ行動と生体情報との関連性を学習した。ここで、ウェブ行動は、利用者U01がウェブ上で行った行動に限定されるものではない。例えば、情報配信装置10は、利用者U01がインストール済みのアプリケーション等、通信が発生しないようなアプリケーションを実行した旨や、アプリケーションの実行中において取得された操作のログ等、利用者U01の行動を示す任意の行動履歴を取得し、取得した行動履歴が示す行動と生体情報との関連性を学習してもよい。すなわち、情報配信装置10は、利用者の行動と、生体情報との関連性を学習するのであれば、端末装置100が収集した過去の利用者の行動を示す行動履歴のログ等、任意の情報から利用者の行動を特定し、特定した行動と生体情報との関連性を学習してよい。このような処理の結果、情報配信装置10は、利用者の行動と生体情報との関係性を学習し、学習結果を用いて、新たに取得された利用者の行動または生体情報に基づくサービスを選択する。この結果、情報配信装置10は、利用者が類似する状態において実際に行った行動に基づくサービスを提供することができる。
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。
また、上述してきた実施形態に係る情報配信装置10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、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IF(Interface)1060、入力IF1070、ネットワークIF1080がバス1090により接続された形態を有する。
上述したように、情報配信装置10は、利用者U01の行動と、その行動が行われた際にウェアラブルデバイスWD01が利用者U01から収集した生体情報との関係性を学習したモデルを取得する。そして、情報配信装置10は、取得したモデルを用いて、利用者U01から新たに取得された行動または生体情報の少なくともいずれか一方に基づくサービスを、利用者U01に対して提供するサービスとして決定する。このように、情報配信装置10は、利用者U01の生体情報と、利用者U01の実際の行動との関係性に基づいて、利用者U01に対して提供するサービスを決定するので、利用者U01にとって適切なサービスの提供を実現することができる。
20 通信部
30 記憶部
31 利用者情報データベース
32 学習モデルデータベース
33 配信コンテンツデータベース
40 制御部
41 収集部
42 学習部
43 取得部
44 決定部
60 家電制御システム
100 端末装置
WD01 ウェアラブルデバイス
Claims (16)
- 利用者の行動を示す利用者行動情報を収集する所定の情報処理装置からネットワークを介して取得された利用者行動情報が示す利用者の行動と、当該行動が行われた際に所定の生体情報取得装置が前記利用者から収集した生体情報との関係性を学習したモデルを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたモデルを用いて、新たに取得された前記利用者の生体情報に基づいて前記利用者が実行すると推定される行動と対応するサービスを、当該利用者に対して提供するサービスとして決定する決定部と
を有することを特徴とする決定装置。 - 前記取得部は、前記モデルとして、前記行動と、前記生体情報が示す利用者の感情との関係性を学習したモデルを取得し、
前記決定部は、前記取得部により取得されたモデルを用いて、前記利用者から新たに収集された前記生体情報が示す利用者の感情に基づいて前記利用者が実行すると推定される行動と対応するサービスを決定する
ことを特徴とする請求項1に記載の決定装置。 - 前記取得部は、前記モデルとして、前記利用者が閲覧するコンテンツの種別と、当該コンテンツを閲覧した際に取得された生体情報との関係性を学習したモデルを取得し、
前記決定部は、前記取得部により取得されたモデルを用いて、前記利用者から新たに収集された前記生体情報に基づいて前記利用者が閲覧すると推定されるコンテンツと対応するサービスを決定する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の決定装置。 - 前記決定部は、前記利用者が新たに閲覧すると推定されるコンテンツの内容または前記生体情報に基づくサービスを決定する
ことを特徴とする請求項3に記載の決定装置。 - 前記取得部は、前記モデルとして、前記利用者が閲覧中のコンテンツに対して行った操作の内容と、当該操作が行われた際に取得された生体情報との関係性を学習したモデルを取得し、
前記決定部は、前記取得部により取得されたモデルを用いて、前記利用者から新たに収集された前記生体情報に基づいて前記利用者が行うと推定される操作の内容と対応するサービスを決定する
ことを特徴とする請求項1〜4のうちいずれか1つに記載の決定装置。 - 前記取得部は、前記モデルとして、前記利用者が閲覧中のコンテンツに対して行った操作をキャンセルする操作の内容と、当該操作が行われた際に取得された生体情報との関係性を学習したモデルを取得し、
前記決定部は、前記取得部により取得されたモデルを用いて、前記利用者から新たに収集された前記生体情報に基づいて前記利用者が行うと推定される前記キャンセルする操作の内容と対応するサービスを決定する
ことを特徴とする請求項5に記載の決定装置。 - 前記決定部は、前記モデルを用いて、新たに取得された生体情報と関係性を有する前記利用者の行動を前記利用者が行うと推定される行動として特定し、特定結果に基づくサービスを決定する
ことを特徴とする請求項1〜6のうちいずれか1つに記載の決定装置。 - 前記決定部は、さらに、前記モデルを用いて、新たに取得された行動と関係性を有する前記利用者の生体情報を特定し、特定結果に基づくサービスを決定する
ことを特徴とする請求項1〜6のうちいずれか1つに記載の決定装置。 - 前記決定部は、前記サービスとして、前記利用者に対して提供するウェブコンテンツの内容を決定する
ことを特徴とする請求項7または8に記載の決定装置。 - 前記決定部は、前記サービスとして、記利用者に対して提供するウェブコンテンツ内に含まれる情報量を決定する
ことを特徴とする請求項7または8に記載の決定装置。 - 前記決定部は、前記サービスとして、前記利用者に対して提案する情報を決定する
ことを特徴とする請求項7または8に記載の決定装置。 - 前記決定部は、前記サービスとして、前記利用者に対して提供される環境を決定し、前記利用者に対して所定の環境を提供する提供装置に対し、前記決定した環境を再現するよう指示する
ことを特徴とする請求項7または8に記載の決定装置。 - 前記取得部は、第1の利用者の行動と生体情報との関係性を学習したモデルを取得し、
前記決定部は、前記モデルを用いて、第1の利用者の新たな前記生体情報に基づくサービスを、第2の利用者に対して提供するサービスとして決定する
ことを特徴とする請求項1〜12のうちいずれか1つに記載の決定装置。 - 前記取得部は、複数の利用者の行動と、当該行動が行われた際に前記複数の利用者から収集した生体情報との関係性を学習したモデルを取得し、
前記決定部は、前記複数の利用者の新たな生体情報に基づいて、当該複数の利用者に対して提供するサービスを決定する
ことを特徴とする請求項1〜13のうちいずれか1つに記載の決定装置。 - 決定装置が実行する決定方法であって、
利用者の行動を示す利用者行動情報を収集する所定の情報処理装置からネットワークを介して取得された利用者行動情報が示す利用者の行動と、当該行動が行われた際に所定の生体情報取得装置が前記利用者から収集した生体情報との関係性を学習したモデルを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得されたモデルを用いて、新たに取得された前記利用者の生体情報に基づいて前記利用者が実行すると推定される行動と対応するサービスを、当該利用者に対して提供するサービスとして決定する決定工程と
を含むことを特徴とする決定方法。 - コンピュータに、
利用者の行動を示す利用者行動情報を収集する所定の情報処理装置からネットワークを介して取得された利用者行動情報が示す利用者の行動と、当該行動が行われた際に所定の生体情報取得装置が前記利用者から収集した生体情報との関係性を学習したモデルを取得する取得手順と、
前記取得手順により取得されたモデルを用いて、新たに取得された前記利用者の生体情報に基づいて前記利用者が実行すると推定される行動と対応するサービスを、当該利用者に対して提供するサービスとして決定する決定手順と
を実行させるための決定プログラム。
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