JP7388620B2 - 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

Description

本開示は、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。

スマートフォンなどを用いる乗換案内アプリを介して、利用者の乗換案内検索履歴のデータを収集することができる。利用者の乗換案内検索履歴を用いて電車の混雑率を予測する技術が知られている。例えば、特許文献１には、乗換案内アプリの検索履歴の情報に基づいて、経路の混雑状況を予測する技術が開示されている。

しかしながら、特許文献１に開示された方法では、経路の混雑状況を予測することができるものの、利用者が乗車している路線を特定することはできない。電車には商品やサービスなどを宣伝する広告が掲載されている。広告を掲載した事業者にとっては、利用者が乗車している路線に応じて車内に掲載された広告に関連するコンテンツを利用者に配信することができれば、広告された商品やサービスの利用者への訴求効果を高めることができると考えられる。

特開２０１５－２６１３６号公報

本開示は上記の課題を鑑み、利用者の乗車路線を特定することができる情報処理装置、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。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示に係る情報処理装置は、各種のセンサ情報を計測するセンサ部を備える利用者端末から前記センサ部が計測したセンサ情報を取得する取得部と、利用者が乗換案内アプリで検索した検索履歴を記憶する検索履歴記憶部と、前記検索履歴が無い利用者のセンサ情報の時系列データと、前記検索履歴が記憶されている利用者のセンサ情報の時系列データと、を比較して類似度を算出する比較部と、前記比較部が算出した類似度に基づいて前記検索履歴が無い利用者の乗車路線を特定する特定部と、前記特定部が特定した乗車路線に対応付けられたコンテンツを配信する配信部と、を備える。

実施形態の一態様によれば、利用者の乗車路線を特定することができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することができる。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図２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は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る情報処理装置の路線情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る情報処理装置の検索履歴記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る情報処理装置のセンサ情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る情報処理装置のコンテンツ記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る利用者端末の構成例を示す図である。 図９は、実施形態に係る事業者端末の構成例を示す図である。 図１０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。 図１１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。

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」と記載する。）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。

（実施形態）
〔１－１．実施形態に係る情報処理の一例〕
まず、図１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は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１では、実施形態に係る情報処理が情報処理装置１００により実行される例を示す。

図１では、情報処理装置１００が利用者から乗換案内検索を受け付けて、複数の利用者端末２００からセンサ情報を取得して、検索履歴が無い利用者のセンサ情報と検索履歴が有る利用者のセンサ情報とを比較して、利用者の乗車路線を特定し、特定した乗車路線に応じたコンテンツを配信する処理を実行する例を示している。以下、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例についてステップごとに説明する。

情報処理装置１００は、事業者端末３００から事業者が入稿したコンテンツを受け付ける（ステップＳ１）。例えば、情報処理装置１００は、事業者端末３００から事業者Ｍ１が路線に対応付けて入稿したコンテンツを受け付ける。

情報処理装置１００は、利用者から乗換案内検索を受け付ける（ステップＳ２）。例えば、情報処理装置１００は、利用者Ｕ２が利用者端末２００Ｂにインストールされた乗換案内アプリを用いた経路検索の検索情報を受け付ける。なお、情報処理装置１００が受け付ける乗換案内アプリの経路検索の検索情報の受付先は、利用者Ｕ２の利用者端末２００Ｂに限定されるものではなく、他の利用者の利用者端末２００から受け付けてもよいし、列車に乗車している車掌や運転手の利用者端末２００から受け付けてもよい。

情報処理装置１００は、利用者端末２００Ａからセンサ情報を取得する（ステップＳ３－１）。また、情報処理装置１００は、利用者端末２００Ｂからセンサ情報を取得する（ステップＳ３－２）。なお、情報処理装置１００が取得するセンサ情報の取得先は、利用者端末２００Ａ、２００Ｂに限定されるものではなく、検索情報を受け付けた他の利用者の利用者端末２００から取得からも取得してよい。また、列車に乗車している車掌や運転手から検索情報を受け付けた場合は、車掌や運転手の利用者端末２００からも取得してよい。

情報処理装置１００は、センサ情報を比較して類似度を算出する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１００は、検索履歴が無い利用者Ｕ１の利用者端末２００Ａから取得したセンサ情報と、検索履歴が有る利用者Ｕ２の利用者端末２００Ｂから取得したセンサ情報とを比較して類似度を算出する。また、情報処理装置１００は、検索履歴が無い利用者Ｕ１の利用者端末２００Ａから取得したセンサ情報を、利用者Ｕ２以外のその他の検索履歴が有る利用者の利用者端末２００から取得したセンサ情報とも比較して類似度を算出する。なお、センサ情報の類似度の計算方法については後述して説明する。

情報処理装置１００は、類似度に基づいて利用者の乗車路線を特定する（ステップＳ５）。例えば、情報処理装置１００は、検索履歴が無い利用者Ｕ１の利用者端末２００Ａから取得したセンサ情報と、検索履歴が有る利用者の利用者端末２００から取得したセンサ情報と、を比較して算出した類似度に基づいて類似性が最も高いと評価できるセンサ情報が取得された利用者の検索履歴に基づいて、利用者の乗車路線を特定する。

情報処理装置１００は、特定された乗車路線に応じてコンテンツを配信する（ステップＳ６－１、Ｓ６－２）。例えば、情報処理装置１００は、路線ＲＴ２に乗車していることが特定された利用者Ｕ１の利用者端末２００Ａに路線ＲＴ２に対応付けて事業者が入稿したコンテンツを配信する。また、検索履歴が有る利用者Ｕ２については、検索履歴に基づいて乗車路線を特定し、特定された乗車路線に応じてコンテンツを利用者Ｕ２の利用者端末２００Ｂに配信してよい。

これにより、情報処理装置１００は利用者が乗車している路線に応じてコンテンツを配信することができる。したがって、事業者は利用者が乗車している路線に応じてコンテンツを配信することが可能となり、事業者に多様なコンテンツの配信方法を提供できる。

〔１－２．実施形態に係る情報処理の他の例１（加速度センサ）〕
利用者端末２００のセンサ部２５０は、加速度センサであり、情報処理装置１００は、検索履歴が記憶されている利用者と、検索履歴が無い利用者の加速度の時系列データの類似度に基づいて、検索履歴が無い利用者の乗車路線を特定する。

この情報処理について順を追って説明する。まず、情報処理装置１００は、図１に示すステップＳ１からステップＳ３－１、Ｓ３－２までと同じ処理を実行する。なお、本情報処理ではステップＳ３－１、Ｓ３－２において取得するセンサ情報は、加速度の時系列データである。

情報処理装置１００は、検索履歴が有る利用者の利用者端末２００から取得した加速度の時系列データと、検索履歴が無い利用者の利用者端末２００から取得した加速度の時系列データと、を比較して類似度を計算する。情報処理装置１００は、類似度が計算されたら、類似度に基づいて類似性が最も高いと評価できる加速度の時系列データが取得された利用者端末２００の利用者が入力した検索履歴に基づいて、検索履歴が無い利用者の乗車路線を特定する。すなわち、情報処理装置１００は、類似性が最も高いと評価できる加速度の時系列データが取得された利用者端末２００の利用者が入力した検索履歴に含まれる乗車路線と同じ路線に、検索履歴が無い利用者が乗車していると特定する。情報処理装置１００は、乗車路線が特定されたら、検索履歴が無い利用者の乗車路線に応じてコンテンツを検索履歴が無い利用者の利用者端末２００に配信する。また、検索履歴が有る利用者については、検索履歴に基づいて乗車路線を特定し、特定された乗車路線に応じてコンテンツを、検索履歴が有る利用者の利用者端末２００に配信してもよい。

これにより、情報処理装置１００は、利用者の乗車路線に応じてコンテンツを配信することができる。その為、事業者に多様なコンテンツの提供方法を提供することができる。

〔１－３．実施形態に係る情報処理の他の例２（ジャイロセンサ）〕
利用者端末２００のセンサ部２５０は、ジャイロセンサであり、情報処理装置１００は、検索履歴が記憶されている利用者と、検索履歴が無い利用者の角速度の時系列データの類似度に基づいて、検索履歴が無い利用者の乗車路線を特定する。

この情報処理について順を追って説明する。まず、情報処理装置１００は、図１に示すステップＳ１からステップＳ３－１、Ｓ３－２までと同じ処理を実行する。なお、本情報処理ではステップＳ３－１、Ｓ３－２、において情報処理装置１００が取得するセンサ情報は、角速度の時系列データである。

情報処理装置１００は、検索履歴が有る利用者の利用者端末２００から取得した角速度の時系列データと、検索履歴が無い利用者の利用者端末２００から取得した角速度の時系列データと、を比較して類似度を計算する。情報処理装置１００は、類似度が計算されたら、類似度に基づいて類似性が最も高いと評価できる角速度の時系列データが取得された利用者端末２００の利用者が入力した検索履歴に基づいて、検索履歴が無い利用者の乗車路線を特定する。すなわち、情報処理装置１００は、類似性が最も高いと評価できる角速度の時系列データが取得された利用者端末２００の利用者が入力した検索履歴に含まれる乗車路線と同じ路線に、検索履歴が無い利用者が乗車していると特定する。情報処理装置１００は、検索履歴が無い利用者の乗車路線が特定されたら、検索履歴が無い利用者の乗車路線に応じてコンテンツを検索履歴が無い利用者の利用者端末２００に配信する。また、検索履歴が有る利用者については、検索履歴に基づいて乗車路線を特定し、特定された乗車路線に応じてコンテンツを、検索履歴が有る利用者の利用者端末２００に配信してもよい。

これにより、情報処理装置１００は、利用者の乗車路線に応じてコンテンツを配信することができる。その為、事業者に多様なコンテンツの提供方法を提供することができる。

〔１－４．実施形態に係る情報処理の他の例３（マイクロフォン）〕
利用者端末２００のセンサ部２５０は、マイクロフォンであり、情報処理装置１００は、検索履歴が記憶されている利用者と、検索履歴が無い利用者の音声情報の時系列データの類似度に基づいて、検索履歴が無い利用者の乗車路線を特定する。

この情報処理について順を追って説明する。まず、情報処理装置１００は、図１に示すステップＳ１からステップＳ３－１、Ｓ３－２までと同じ処理を実行する。なお、本情報処理ではステップＳ３－１、Ｓ３－２、において情報処理装置１００が取得するセンサ情報は、音声情報の時系列データである。

情報処理装置１００は、検索履歴が有る利用者の利用者端末２００から取得した音声情報の時系列データと、検索履歴が無い利用者の利用者端末２００から取得した音声情報の時系列データと、を比較して類似度を計算する。情報処理装置１００は、類似度が計算されたら、類似度に基づいて類似性が最も高いと評価できる音声情報の時系列データが取得された利用者端末２００の利用者が入力した検索履歴に基づいて、検索履歴が無い利用者の乗車路線を特定する。すなわち、情報処理装置１００は、類似性が最も高いと評価できる音声情報の時系列データが取得された利用者端末２００の利用者が入力した検索履歴に含まれる乗車路線と同じ路線に、検索履歴が無い利用者が乗車していると特定する。情報処理装置１００は、検索履歴が無い利用者の乗車路線が特定されたら、検索履歴が無い利用者の乗車路線に応じてコンテンツを検索履歴が無い利用者の利用者端末２００に配信する。また、検索履歴が有る利用者については、検索履歴に基づいて乗車路線を特定し、特定された乗車路線に応じてコンテンツを、検索履歴が有る利用者の利用者端末２００に配信してもよい。

これにより、情報処理装置１００は、利用者の乗車路線に応じてコンテンツを配信することができる。その為、事業者に多様なコンテンツの提供方法を提供することができる。

〔１－５．実施形態に係る情報処理の他の例４（照度センサ）〕
利用者端末２００のセンサ部２５０は、照度センサであり、情報処理装置１００は、検索履歴が記憶されている利用者と、検索履歴が無い利用者の照度情報の時系列データの類似度に基づいて、検索履歴が無い利用者の乗車路線を特定する。

この情報処理について順を追って説明する。まず、情報処理装置１００は、図１に示すステップＳ１からステップＳ３－１、Ｓ３－２までと同じ処理を実行する。なお、本情報処理ではステップＳ３－１、Ｓ３－２、において情報処理装置１００が取得するセンサ情報は、照度情報の時系列データである。

情報処理装置１００は、検索履歴が有る利用者の利用者端末２００から取得した照度情報の時系列データと、検索履歴が無い利用者の利用者端末２００から取得した照度情報の時系列データと、を比較して類似度を計算する。情報処理装置１００は、類似度が計算されたら、類似度に基づいて類似性が最も高いと評価できる照度情報の時系列データが取得された利用者端末２００の利用者が入力した検索履歴に基づいて、検索履歴が無い利用者の乗車路線を特定する。すなわち、情報処理装置１００は、類似性が最も高いと評価できる照度情報の時系列データが取得された利用者端末２００の利用者が入力した検索履歴に含まれる乗車路線と同じ路線に、検索履歴が無い利用者が乗車していると特定する。情報処理装置１００は、検索履歴が無い利用者の乗車路線が特定されたら、検索履歴が無い利用者の乗車路線に応じてコンテンツを検索履歴が無い利用者の利用者端末２００に配信する。また、検索履歴が有る利用者については、検索履歴に基づいて乗車路線を特定し、特定された乗車路線に応じてコンテンツを、検索履歴が有る利用者の利用者端末２００に配信してもよい。

これにより、情報処理装置１００は、利用者の乗車路線に応じてコンテンツを配信することができる。その為、事業者に多様なコンテンツの提供方法を提供することができる。

〔２．情報処理システムの構成〕
次に、図２を用いて実施形態に係る情報処理システムの構成について説明する。図２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２に示すように、情報処理システム１は、情報処理装置１００と、利用者端末２００と、事業者端末３００と、を含む。なお、図２に示した情報処理システム１は、複数台の情報処理装置１００や、複数台の利用者端末２００や、複数台の事業者端末３００が含まれ構成されていてもよい。情報処理装置１００と、利用者端末２００と、事業者端末３００と、は所定の通信網（ネットワークＮ）を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。

情報処理装置１００は、例えばＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ＷＳ（Ｗｏｒｋ Ｓｔａｔｉｏｎ）、サーバの機能を備えるコンピュータなどの情報処理装置であってよい。情報処理装置１００は、利用者端末２００と、事業者端末３００と、からネットワークＮを介して送信されてきた情報に基づいて処理を行う。

利用者端末２００は、利用者が利用する情報処理装置である。利用者端末２００は、例えば、スマートフォン、タブレット型端末、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、携帯電話機、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等の情報処理装置であってよい。なお、図１に示す例においては、利用者端末２００がスマートフォンである場合を示している。

事業者端末３００は、事業者が利用する情報処理装置である。事業者端末３００は、例えば、スマートフォン、タブレット型端末、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、携帯電話機、ＰＤＡ等の情報処理装置であってよい。なお、図１に示す例においては、事業者端末３００がノート型ＰＣである場合を示している。

〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図３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３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図３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、図３に図示はしていないが、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者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について）
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Ｎと有線または無線で接続され、利用者端末２００と、事業者端末３００と、の間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
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、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図３に示すように、記憶部１２０は、路線情報記憶部１２１と、検索履歴記憶部１２２と、センサ情報記憶部１２３と、コンテンツ記憶部１２４と、を有する。

（路線情報記憶部１２１について）
路線情報記憶部１２１は、各路線に含まれる駅を記憶する。図４は、実施形態に係る情報処理装置の路線情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。

図４に示す例において、路線情報記憶部１２１は、「路線ＩＤ」、「駅ＩＤ」という項目を紐付けて記憶する。

「路線ＩＤ」は、路線を識別する文字列や番号である。「駅ＩＤ」は、駅を識別する文字列や番号である。

すなわち、図４においては、路線ＩＤ「ＲＴ１」が示す路線に、駅ＩＤ「ＳＴ１－１」から「ＳＴ１－Ｘ」までが示す駅が含まれていることを示している。

なお、路線情報記憶部１２１は、「路線ＩＤ」、「駅ＩＤ」という項目に係る情報に限定されることなく、その他の任意の路線に関係する情報が記憶されてよい。

（検索履歴記憶部１２２について）
検索履歴記憶部１２２は、利用者が乗換案内アプリで検索した検索履歴を記憶する。図５は、実施形態に係る情報処理装置の検索履歴記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。

図５に示す例において、検索履歴記憶部１２２は、検索履歴として、「利用者ＩＤ」、「検索ＩＤ」、「路線ＩＤ／乗車駅ＩＤ」、「乗車時刻」、「路線ＩＤ／降車駅ＩＤ」、「降車時刻」という項目を紐付けて記憶する。なお、利用者が複数の路線を経由する経路を検索した場合は、検索履歴記憶部１２２には、一つの「検索ＩＤ」に対して、「路線ＩＤ／乗車駅ＩＤ」、「乗車時刻」、「路線ＩＤ／降車駅ＩＤ」、「降車時刻」という項目に係る情報が紐付けて複数記憶される。

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別する文字列や番号である。「検索ＩＤ」は、利用者の検索を識別する文字列や番号である。「路線ＩＤ／乗車駅ＩＤ」は、検索結果として示された乗車駅を含む路線を識別する文字列や番号と、乗車駅を識別する文字列や番号である。「乗車時刻」は、「路線ＩＤ／乗車駅ＩＤ」に示された路線の乗車駅にて、電車に乗る時刻を示す情報である。「路線ＩＤ／降車駅ＩＤ」は、検索結果として示された降車駅を含む路線を識別する文字列や番号と、降車駅を識別する文字列や番号である。「降車時刻」は、「路線ＩＤ／降車駅ＩＤ」に示された路線の降車駅にて、電車から降りる時刻を示す情報である。

すなわち、図５においては、利用者ＩＤ「Ｕ１」が示す利用者が、検索ＩＤ「ＳＲ＃１」が示す検索によって、路線ＩＤ／乗車駅ＩＤ「ＲＴ１／ＳＴ１」が示す路線に含まれる乗車駅において、乗車時刻「ＡＡ時ＡＡ分」が示す乗車時刻に乗車して、路線ＩＤ／降車駅ＩＤ「ＲＴ１／ＳＴ２」が示す路線に含まれる降車駅において、降車時刻「ＣＣ時ＣＣ分」が示す降車時刻に降車する旨の検索結果を取得したことを示している。

なお、検索履歴記憶部１２２は、「利用者ＩＤ」、「検索ＩＤ」、「路線ＩＤ／乗車駅ＩＤ」、「乗車時刻」、「路線ＩＤ／降車駅ＩＤ」、「降車時刻」という項目に係る情報に限定されることなく、その他の任意の検索に関係する情報が記憶されてよい。

（センサ情報記憶部１２３について）
センサ情報記憶部１２３は、利用者端末２００から取得したセンサ情報を記憶する。図６は、実施形態に係る情報処理装置のセンサ情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。

図６に示す例において、センサ情報記憶部１２３は、「利用者ＩＤ」、「利用者端末ＩＤ」、「センサ種別」、「センサ情報」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別する文字列や番号である。「利用者端末ＩＤ」は、利用者端末を識別する文字列や番号である。「センサ種別」は、後述して説明する利用者端末２００が備えるセンサ部２５０のセンサの種類を示す情報である。「センサ情報」は、利用者端末２００から取得したセンサ情報を示すデータである。なお、センサ情報は時系列データであり、センサ情報とセンサ情報が計測された時刻が対応付けて記憶されている。

すなわち、図６においては、利用者ＩＤ「Ｕ１」が示す利用者が所有する、利用者端末ＩＤ「２００Ａ」が示す利用者端末から、センサ種別「ＳＴ＃１」が示すセンサ種別の、センサ情報「ＳＤ＃１」が示すセンサ情報を、情報処理装置１００の取得部１３１が取得したうえでセンサ情報記憶部１２３に記憶されていることを示している。

なお、センサ情報記憶部１２３は、「利用者ＩＤ」、「利用者端末ＩＤ」、「センサ種別」、「センサ情報」という項目に係る情報に限定されることなく、その他の任意のセンサに関係する情報が記憶されてよい。

（コンテンツ記憶部１２４について）
コンテンツ記憶部１２４は、事業者端末３００から受け付けたコンテンツを記憶する。図７は、実施形態に係る情報処理装置のコンテンツ記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。

図７に示す例において、コンテンツ記憶部１２４は、「事業者ＩＤ」、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツデータ」、「路線ＩＤ」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。

「事業者ＩＤ」は、事業者を識別する文字列や番号である。「コンテンツＩＤ」は、事業者から受け付けたコンテンツを識別する文字列や番号である。「コンテンツデータ」は、事業者が配信を希望するコンテンツのデータである。「路線ＩＤ」は、事業者がコンテンツの配信を希望する路線を識別する文字列や番号である。

すなわち、図７においては、事業者ＩＤ「Ｍ１」が示す事業者から、コンテンツＩＤ「ＣＴ＃１」によって識別されるコンテンツとして、コンテンツデータ「ＣＤ＃１」が示すコンテンツデータが、路線ＩＤ「ＲＴ１」が示す路線を指定して入稿され、情報処理装置１００の受付部１３２が受け付けてコンテンツ記憶部１２４に記憶されていることを示している。

なお、コンテンツ記憶部１２４は、「事業者ＩＤ」、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツデータ」、「路線ＩＤ」という項目に係る情報に限定されることなく、その他の任意のコンテンツに関係する情報が記憶されてよい。

（制御部１３０について）
次に図３に戻って、制御部１３０について説明する。制御部１３０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等によって、情報処理装置１００の記憶装置に記憶されている各種プログラムが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、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の集積回路により実現されてもよい。

図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、受付部１３２と、比較部１３３と、特定部１３４と、配信部１３５と、を有する。

（取得部１３１について）
取得部１３１は、各種のセンサ情報を計測するセンサ部２５０を備える利用者端末２００からセンサ部２５０が計測したセンサ情報を取得する。例えば、利用者端末２００が備えるセンサ部２５０が加速度センサである場合は、加速度センサが計測した加速度を利用者端末２００から取得する。取得部１３１は、利用者端末２００から取得したセンサ情報をセンサ情報記憶部１２３に記憶する。

（受付部１３２について）
受付部１３２は、事業者端末３００から事業者が配信を希望するコンテンツを受け付ける。すなわち、受付部１３２は、事業者端末３００から事業者が入稿したコンテンツを受け付けて、受け付けたコンテンツをコンテンツ記憶部１２４に記憶する。

また、受付部１３２は、利用者端末２００から利用者の乗換案内アプリを用いた経路検索の検索情報を受け付ける。すなわち、受付部１３２は、利用者端末２００から利用者が乗換案内アプリを用いて検索した経路検索の検索情報を受け付けて、受け付けた検索情報を検索履歴として検索履歴記憶部１２２に記憶する。

（比較部１３３について）
比較部１３３は、検索履歴が無い利用者のセンサ情報の時系列データと、検索履歴が記憶されている利用者のセンサ情報の時系列データとを比較して類似度を算出する。例えば、比較部１３３は、利用者端末２００から取得したセンサ情報に対応する検索履歴が検索履歴記憶部１２２に記憶されていなかった場合、検索履歴記憶部１２２に検索履歴が記憶された利用者の利用者端末２００から取得したセンサ情報をセンサ情報記憶部１２３から読み出して、検索履歴が記憶されていない利用者の利用者端末２００から取得したセンサ情報の時系列データと比較し、類似度を算出する。なお、類似度の計算の際には、動的時間伸縮法（ＤＴＷ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｔｉｍｅ Ｗａｒｐｉｎｇ））、最長共通部分列距離（ＬＣＳＳ（ｄｉｓｔａｎｃｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｌｏｎｇｅｓｔ Ｃｏｍｍｏｎ Ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅ））、ユークリッド距離、ＡＭＳＳ（Ａｎｇｕｌａｒ Ｍｅｔｒｉｃｓ ｆｏｒ Ｓｈａｐｅ Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）などを用いて類似度を計算してよい。

なお、動的時間伸縮法（ＤＴＷ）とは、時系列データ同士の距離、すなわち類似度を測る手法であり、二つの時系列データの各点の距離を総当たりで求めて、全ての距離を求めたうえで最短となるパスの距離の総和を求めるものである。最長共通部分列距離（ＬＣＳＳ）は、二つの時系列データに含まれる共通する部分列（時系列データのいくつかを取り出してできた系列）を示す共通部分列のうち、最も長い共通部分列である最長共通部分列の距離である。ユークリッド距離は、二つの時系列データの各時点の距離を累積した値である。ＡＭＳＳは、時系列データにおけるコサイン類似度を求めるものである。ＡＭＳＳは、時系列データの一つの点の値に対し、その次の値との差を取ることでベクトルを求め、二つの時系列データから求めたベクトル同士のコサイン類似度を全て求めて足し合わせることで得ることができる。

比較部１３３は、検索履歴が記憶されている利用者と、検索履歴が無い利用者の加速度の時系列データの類似度を算出する。すなわち、比較部１３３は、検索履歴が有る利用者の利用者端末２００から取得した加速度の時系列データをセンサ情報記憶部１２３から読み出して、検索履歴が無い利用者の利用者端末２００から取得した加速度の時系列データと、比較して類似度を計算する。なお、類似度の計算は前述の方法と同様の方法で計算してよい。比較部１３３は、例えば、比較する加速度の時系列データに似た波形が、似たタイミングで現れた場合は、比較する加速度の時系列データの類似性を高く評価できる類似度を算出する。

比較部１３３は、検索履歴が記憶されている利用者と、検索履歴が無い利用者の角速度の時系列データの類似度を算出する。すなわち、比較部１３３は、検索履歴が有る利用者の利用者端末２００から取得した角速度の時系列データをセンサ情報記憶部１２３から読み出して、検索履歴が無い利用者の利用者端末２００から取得した角速度の時系列データと、比較して類似度を計算する。なお、類似度の計算は前述の方法と同様の方法で計算してよい。比較部１３３は、例えば、比較する角速度の時系列データに似た波形が、似たタイミングで現れた場合は、比較する角速度の時系列データの類似性を高く評価できる類似度を算出する。

比較部１３３は、検索履歴が記憶されている利用者と、検索履歴が無い利用者の音声情報の時系列データの類似度を算出する。すなわち、比較部１３３は、検索履歴が有る利用者の利用者端末２００から取得した音声情報の時系列データをセンサ情報記憶部１２３から読み出して、検索履歴が無い利用者の利用者端末２００から取得した音声情報の時系列データと、比較して類似度を計算する。なお、類似度の計算は前述の方法と同様の方法で計算してよい。比較部１３３は、例えば、比較する音声情報の時系列データに同じ音声を意味する似た波形が、似たタイミングで現れた場合は、比較する音声情報の時系列データの類似性を高く評価できる類似度を算出する。

比較部１３３は、検索履歴が記憶されている利用者と、検索履歴が無い利用者の照度情報の時系列データの類似度を算出する。すなわち、比較部１３３は、検索履歴が有る利用者の利用者端末２００から取得した照度情報の時系列データをセンサ情報記憶部１２３から読み出して、検索履歴が無い利用者の利用者端末２００から取得した照度情報の時系列データと、比較して類似度を計算する。なお、類似度の計算は前述の方法と同様の方法で計算してよい。比較部１３３は、例えば、比較する照度情報の時系列データに似た波形が、似たタイミングで現れた場合は、比較する照度情報の時系列データの類似性を高く評価できる類似度を算出する。

なお、比較部１３３は、検索履歴が無い利用者のセンサ情報の時系列データと、事前に各路線の一定の区間ごとに、センサ情報を取得してセンサ情報記憶部１２３に記憶されたセンサ情報の時系列データに対して、異常値検知処理、異常値除去処理、算術平均処理などを行ったセンサ情報の時系列データと、を比較して類似度を算出してもよい。例えば、比較部１３３は、検索履歴が無い利用者のセンサ情報の時系列データを、路線ＲＴ１の駅ＳＴ１－１から駅ＳＴ１－３までの区間において利用者端末２００から取得したセンサ情報の時系列データと、路線ＲＴ１の駅ＳＴ１－５から駅ＳＴ１－７までの区間において利用者端末２００から取得したセンサ情報の時系列データと、を比較して類似度を算出してよい。

（特定部１３４について）
特定部１３４は、比較部１３３が算出した類似度に基づいて検索履歴が無い利用者の乗車路線を特定する。例えば、比較部１３３が、検索履歴が無い利用者の利用者端末２００から取得したセンサ情報と、検索履歴が記憶されている利用者の利用者端末２００から取得したセンサ情報と比較して類似度を計算したところ、利用者Ｕ２の利用者端末２００Ｂから取得したセンサ情報が最も類似性が高いと評価できる場合、利用者Ｕ２の検索履歴に含まれる「路線ＩＤ／乗車駅ＩＤ」及び「路線ＩＤ／降車駅ＩＤ」のどちらにも含まれて記憶されている路線に、検索履歴がない利用者が乗車していると特定する。

また、特定部１３４は、検索履歴が検索履歴記憶部１２２に記憶されている利用者については、検索履歴に基づいて乗車路線を特定する。すなわち、検索履歴に含まれる「路線ＩＤ／乗車駅ＩＤ」に対応する「乗車時刻」と、「路線ＩＤ／降車駅ＩＤ」に対応する「降車時刻」の間の時間帯に、検索履歴が有る利用者の利用者端末２００からセンサ情報を取得した場合は、その時間帯は「路線ＩＤ／乗車駅ＩＤ」及び「路線ＩＤ／降車駅ＩＤ」のどちらにも含まれて記憶されている路線に、検索履歴が有る利用者が乗車していると特定する。なお、取得した検索履歴に含まれる「路線ＩＤ／乗車駅ＩＤ」及び「路線ＩＤ／降車駅ＩＤ」に乗車駅ＩＤ及び降車駅ＩＤは含まれているものの、路線ＩＤが含まれていない場合は、乗車駅ＩＤ及び降車駅ＩＤから路線情報記憶部１２１に記憶された路線ＩＤと駅ＩＤの関係に基づいて、検索履歴がある利用者が乗車している路線の路線ＩＤを特定してよい。

なお、特定部１３４は、比較部１３３が、特定の路線の特定の区間において列車に乗車している複数の利用者の利用者端末２００から取得したセンサ情報の時系列データを蓄積して、異常値検知処理、異常値除去処理、算術平均処理などを行ったセンサ情報の時系列データと比較して類似度を算出した場合は、最も類似性が高いと評価できる類似度が算出されたセンサ情報の時系列データが取得された特定の路線の特定の区間に、検索履歴が無い利用者が乗車していると特定してよい。

（配信部１３５について）
配信部１３５は、特定部１３４が特定した乗車路線に対応付けられたコンテンツを配信する。例えば、特定部１３４が利用者Ｕ１の乗車している路線が路線ＲＴ２であると特定した場合、配信部１３５は路線ＲＴ２に対応付けて事業者が入稿したコンテンツをコンテンツ記憶部１２４から読み出して通信部１１０を介して利用者Ｕ１の利用者端末２００Ａに配信する。

また、配信部１３５は、検索履歴が有る利用者については、特定部１３４が検索履歴に基づいて特定した乗車路線に応じたコンテンツを、検索履歴が有る利用者の利用者端末２００に配信してよい。

〔４．利用者端末の構成〕
次に、図８を用いて、実施形態に係る利用者端末２００の構成について説明する。図８は、実施形態に係る利用者端末の構成例を示す図である。図８に示すように、利用者端末２００は、通信部２１０と、入力部２２０と、出力部２３０と、制御部２４０と、センサ部２５０と、記憶部２６０と、を有する。

通信部２１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部２１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１００との間で各種の情報の送受信を行う。

入力部２２０は、利用者から各種の操作情報が入力される。例えば、入力部２２０は、タッチパネルにより表示面（例えば出力部２３０）を介して利用者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部２２０は、利用者端末２００に設けられたボタンや、利用者端末２００に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。

出力部２３０は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等によって実現されるタブレット型端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。つまり、利用者端末２００は、入力部２２０がタッチパネルである場合は、出力部２３０である表示画面により利用者の入力を受け付け、利用者への出力も行う。また、出力部２３０は、スピーカーであり、スピーカーにより音声を出力してよい。

制御部２４０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、利用者端末２００に記憶されている各種プログラムが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２４０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されてもよい。

図８に示すように、制御部２４０は、受付部２４１と、提供部２４２と、を有する。

受付部２４１は、利用者からの乗換案内アプリの検索を受け付ける。すなわち、受付部２４１は、「利用者ＩＤ」、「検索ＩＤ」、「路線ＩＤ／乗車駅ＩＤ」、「乗車時刻」、「路線ＩＤ／降車駅ＩＤ」、「降車時刻」という項目を含む検索情報を利用者端末２００から受け付ける。受付部２４１は、受け付けた検索情報を検索履歴として、検索履歴記憶部１２２に記憶する。

提供部２４２は、情報処理装置１００から配信されたコンテンツを利用者に提供する。例えば、提供部２４２は情報処理装置１００から配信されたコンテンツが動画である場合は、出力部２３０に動画を出力させてコンテンツを利用者に提供する。また、例えば、提供部２４２は情報処理装置１００から配信されたコンテンツが音声である場合は、出力部２３０にコンテンツの音声を出力させることで、コンテンツを利用者に提供してよい。また、例えば、提供部２４２は情報処理装置１００から配信されたコンテンツがテキストデータである場合は、出力部２３０にテキストを表示させることで、コンテンツを利用者に提供してよい。

センサ部２５０は、各種のセンサ情報を計測する計測器である。センサ部２５０は、加速度センサであってよい。加速度センサは、利用者端末２００の加速度を計測する。加速度センサは、例えば、ＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ）により可動電極と固定電極を作り、可動電力が動くことによる静電容量の変化と加速度の関係を用いて加速度を計測する静電容量式の加速度センサであってよい。

また、センサ部２５０は、ジャイロセンサであってもよい。ジャイロセンサは、利用者端末２００の角速度を計測する。ジャイロセンサは、可動電極に一方向に振動する一次振動を発生させておき、可動電極に回転が加わると振動方向と９０°の方向にコリオリの力が働くことにより２次振動が発生し、静電容量の変化が生じるため、これを検出する静電容量型ＭＥＭＳジャイロセンサであってよい。なお、静電容量の変化と可動電極の振動位相とにより角速度を求めることができる。

また、センサ部２５０は、マイクロフォンであってもよい。マイクロフォンは、空気振動である音をダイヤフラム等で受け止め、ダイヤフラム等に発生した振動を電気信号に変換する音響機器である。

また、センサ部２５０は、照度センサであってもよい。照度センサは、フォトトランジスタ、フォトダイオード、フォトダイオードにアンプ回路を追加したものなどであってよい。フォトダイオードは、ＰＮ接合した半導体に電極を付けた構造をしており、ＰＮ接合付近の空乏層に内部電界が発生する為、光が当たると出力電流が流れる。この出力電流を検出することで照度を計測する。フォトトランジスタは、フォトダイオードとトランジスタが一体化した構造をしており、フォトダイオードの出力電流をトランジスタで増幅してから出力する。フォトトランジスタは、フォトダイオードの微小な電流を増幅してから出力する為、感度を上げることができる。

記憶部２６０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、ＳＳＤ、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図８に示すように、記憶部２６０は、センサ情報記憶部２６１を有する。また、図示はしていないが、記憶部２６０には、制御部２４０が乗換案内アプリを実行するためのプログラムが記憶されている。

センサ情報記憶部２６１は、センサ部２５０が計測したセンサ情報を記憶する。センサ情報記憶部２６１に記憶される情報は、情報処理装置１００のセンサ情報記憶部１２３に記憶される情報のうち「センサ種別」、「センサ情報」を記憶する。センサ情報記憶部２６１に記憶される「センサ種別」と「センサ情報」は、情報処理装置１００のセンサ情報記憶部１２３に記憶される「センサ種別」と「センサ情報」と同じであるから説明を省略する。

〔５．事業者端末の構成〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る事業者端末３００の構成について説明する。図９は、実施形態に係る事業者端末の構成例を示す図である。図９に示すように、事業者端末３００は、通信部３１０と、入力部３２０と、出力部３３０と、制御部３４０と、を有する。

通信部３１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部３１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１００との間で各種の情報の送受信を行う。

入力部３２０は、事業者から各種の操作情報が入力される。例えば、入力部３２０は、事業者端末３００に接続されたキーボードやマウスから事業者の各種操作を受け付けてもよい。また、入力部３２０は、タッチパネルにより表示面（例えば出力部３３０）を介して事業者から各種操作を受け付けてもよい。

出力部３３０は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等によって実現される表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。なお、事業者端末３００の入力部３２０が、タッチパネルを介して事業者から各種操作を受け付ける場合は、出力部３３０である表示画面により利用者の入力を受け付け、さらに利用者への出力も行う。

制御部３４０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、事業者端末３００に記憶されている各種プログラムが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３４０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されてもよい。

図９に示すように、制御部３４０は、受付部３４１を有する。

受付部３４１は、事業者からコンテンツを受け付ける。コンテンツとは、例えば、路線の沿線に出店する店舗を広告する文字、音声、静止画像、動画像などを含むデータであってよい。例えば、受付部３４１は、事業者から路線に対応付けてコンテンツを受け付ける。すなわち、受付部３４１は、事業者を識別する事業者ＩＤと、コンテンツを示すデータと、事業者がコンテンツの配信を希望する路線ＩＤとを事業者から受け付ける。

〔６．情報処理のフロー〕
次に、図１０を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００による情報処理の手順について説明する。図１０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。例えば、情報処理装置１００は、事業者端末３００から事業者が入稿したコンテンツを受け付ける（ステップＳ１０１）。そして、情報処理装置１００は、利用者端末２００から乗換案内アプリの検索を受け付けて検索履歴を記憶する（ステップＳ１０２）。そして、情報処理装置１００は、複数の利用者端末２００からセンサ部２５０が計測したセンサ情報を取得する（ステップＳ１０３）。そして、情報処理装置１００は、検索履歴が無い利用者の利用者端末２００から取得したセンサ情報と、検索履歴が有る利用者の利用者端末２００から取得したセンサ情報とを比較して類似度を算出する（ステップＳ１０４）。そして、情報処理装置１００は、算出された類似度に基づいて利用者が乗車している路線を特定する（ステップＳ１０５）。そして、情報処理装置１００は、特定された路線に対応するコンテンツを配信する（ステップＳ１０６）。

〔７．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図１１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１１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、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。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが記憶される記憶装置であり、ＲＯＭ(Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ)、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等により実現される。

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）やＤＶＩ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｉｓｕａｌ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）、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から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。

ネットワークＩＦ１０８０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演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、情報処理装置１００の制御部１３０の機能を実現する。

〔８．構成と効果〕
本開示に係る情報処理装置１００は、各種のセンサ情報を計測するセンサ部２５０を備える利用者端末２００からセンサ部２５０が計測したセンサ情報を取得する取得部１３１と、利用者が乗換案内アプリで検索した検索履歴を記憶する検索履歴記憶部１２２と、検索履歴が無い利用者のセンサ情報の時系列データと、検索履歴が記憶されている利用者のセンサ情報の時系列データとを比較して類似度を算出する比較部１３３と、比較部１３３が算出した類似度に基づいて検索履歴が無い利用者の乗車路線を特定する特定部１３４と、特定部１３４が特定した乗車路線に対応付けられたコンテンツを配信する配信部１３５と、を備える。

この構成によれば、情報処理装置１００は利用者が乗車している路線に応じてコンテンツを配信することができる。したがって、事業者は利用者が乗車している路線に応じてコンテンツを配信することが可能となり、事業者に多様なコンテンツの配信方法を提供できる。

また、利用者端末２００が備えるセンサ部２５０は、加速度センサであり、情報処理装置１００が備える比較部１３３は、検索履歴が記憶されている利用者と、検索履歴が無い利用者の加速度の時系列データの類似度を算出する。

この構成によれば、情報処理装置１００は加速度の時系列データの類似度に基づいて利用者が乗車している路線を特定し、利用者が乗車している路線に応じてコンテンツを配信することができる。その為、事業者に多様なコンテンツの提供方法を提供することができる。

また、利用者端末２００が備えるセンサ部２５０は、ジャイロセンサであり、情報処理装置１００が備える比較部１３３は、検索履歴が記憶されている利用者と、検索履歴が無い利用者の角速度の時系列データの類似度を算出する。

この構成によれば、情報処理装置１００は角速度の時系列データの類似度に基づいて利用者が乗車している路線を特定し、利用者が乗車している路線に応じてコンテンツを配信することができる。その為、事業者に多様なコンテンツの提供方法を提供することができる。

また、利用者端末２００が備えるセンサ部２５０は、マイクロフォンであり、情報処理装置１００が備える比較部１３３は、検索履歴が記憶されている利用者と、検索履歴が無い利用者の音声情報の時系列データの類似度を算出する。

この構成によれば、情報処理装置１００は音声情報の時系列データの類似度に基づいて利用者が乗車している路線を特定し、利用者が乗車している路線に応じてコンテンツを配信することができる。その為、事業者に多様なコンテンツの提供方法を提供することができる。

また、利用者端末２００が備えるセンサ部２５０は、照度センサであり、情報処理装置１００が備える比較部１３３は、検索履歴が記憶されている利用者と、検索履歴が無い利用者の照度情報の時系列データの類似度を算出する。

この構成によれば、情報処理装置１００は照度情報の時系列データの類似度に基づいて利用者が乗車している路線を特定し、利用者が乗車している路線に応じてコンテンツを配信することができる。その為、事業者に多様なコンテンツの提供方法を提供することができる。

本開示に係る情報処理装置１００が実行する情報処理方法は、各種の情報を計測するセンサ部２５０を備える利用者端末２００からセンサ部２５０が計測した情報を取得するステップと、利用者が乗換案内アプリで検索した検索履歴を記憶するステップと、検索履歴が無い利用者のセンサ情報と、検索履歴が記憶されている利用者のセンサ情報と、を比較して類似度を算出するステップと、算出した類似度に基づいて検索履歴が無い利用者の乗車路線を特定するステップと、特定した乗車路線に対応付けられたコンテンツを配信するステップと、を含む。

この構成の情報処理方法によれば、利用者が乗車している路線に応じてコンテンツを配信することができる。その為、事業者に多様なコンテンツの配信方法を提供できる。

本開示に係る情報処理プログラムは、各種の情報を計測するセンサ部２５０を備える利用者端末２００からセンサ部２５０が計測した情報を取得するステップと、利用者が乗換案内アプリで検索した検索履歴を記憶するステップと、検索履歴が無い利用者のセンサ情報と、検索履歴が記憶されている利用者のセンサ情報と、を比較して類似度を算出するステップと、算出した類似度に基づいて検索履歴が無い利用者の乗車路線を特定するステップと、特定した乗車路線に対応付けられたコンテンツを配信するステップと、をコンピュータに実行させる。

この構成の情報処理プログラムによれば、利用者が乗車している路線に応じてコンテンツを配信することができる。その為、事業者に多様なコンテンツの配信方法を提供できる。

以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄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。

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１３１は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 路線情報記憶部
１２２ 検索履歴記憶部
１２３ センサ情報記憶部
１２４ コンテンツ記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 受付部
１３３ 比較部
１３４ 特定部
１３５ 配信部
２００ 利用者端末
３００ 事業者端末
Ｎ ネットワーク

Claims (5)

1. 各種のセンサ情報を計測するセンサ部を備える利用者端末から前記センサ部が計測したセンサ情報を取得する取得部と、
   利用者が乗換案内アプリで検索した検索履歴として、当該利用者が入力した乗車駅と降車駅との組を記憶する検索履歴記憶部と、
   前記検索履歴が無い利用者のセンサ情報の時系列データと、前記検索履歴が記憶されている利用者のセンサ情報の時系列データとを比較して類似度を算出する比較部と、
   前記比較部が算出した類似度が所定の条件を満たす場合は、前記検索履歴が記憶されている利用者の検索履歴が示す乗車駅と降車駅との組を、前記検索履歴が無い利用者の乗車路線として特定する特定部と、
   前記特定部が特定した乗車路線に対応付けられたコンテンツを配信する配信部と、を備える、
   情報処理装置。
2. 前記センサ部は、加速度センサであり、
   前記比較部は、前記検索履歴が記憶されている利用者と、前記検索履歴が無い利用者の加速度の時系列データの類似度を算出する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記センサ部は、ジャイロセンサであり、
   前記比較部は、前記検索履歴が記憶されている利用者と、前記検索履歴が無い利用者の角速度の時系列データの類似度を算出する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
4. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
   各種の情報を計測するセンサ部を備える利用者端末から前記センサ部が計測した情報を取得するステップと、
   利用者が乗換案内アプリで検索した検索履歴として、当該利用者が入力した乗車駅と降車駅との組を記憶するステップと、
   前記検索履歴が無い利用者のセンサ情報と、前記検索履歴が記憶されている利用者のセンサ情報と、を比較して類似度を算出するステップと、
   算出した類似度が所定の条件を満たす場合は、前記検索履歴が記憶されている利用者の検索履歴が示す乗車駅と降車駅との組を、前記検索履歴が無い利用者の乗車路線として特定するステップと、
   特定した乗車路線に対応付けられたコンテンツを配信するステップと、
   を含む情報処理方法。
5. 各種の情報を計測するセンサ部を備える利用者端末から前記センサ部が計測した情報を取得するステップと、
   利用者が乗換案内アプリで検索した検索履歴として、当該利用者が入力した乗車駅と降車駅との組を記憶するステップと、
   前記検索履歴が無い利用者のセンサ情報と、前記検索履歴が記憶されている利用者のセンサ情報と、を比較して類似度を算出するステップと、
   算出した類似度が所定の条件を満たす場合は、前記検索履歴が記憶されている利用者の検索履歴が示す乗車駅と降車駅との組を、前記検索履歴が無い利用者の乗車路線として特定するステップと、
   特定した乗車路線に対応付けられたコンテンツを配信するステップと、
   をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。

Images