JPWO2004049224A1 - 付帯状況利用装置 - Google Patents

Abstract

ユーザが誰と一緒にいるのかという付帯状況を考慮して、当該ユーザに最適な機器機能又はコンテンツを提供する付帯状況利用装置であって、ユーザが誰と一緒にいるのかを示す付帯者情報（付帯者ＩＤ）を検出する付帯者ＩＤ検出部（１０１）と、機器操作を検出する機器操作検出部（１０３）とを備える。付帯者ＩＤの履歴を付帯者ＩＤデータベース（１０２）に、機器操作の履歴を操作履歴データベース（１０４）にそれぞれ検出時刻で関連付けて蓄積する。付帯者ＩＤ検出部（１０１）により新たに検出された付帯者ＩＤと、付帯者ＩＤデータベース（１０２）の付帯者ＩＤの履歴と、操作履歴データベース（１０４）の機器操作履歴とをもとに、ユーザが現在の付帯者と過去において一緒にいた時に特有の機器操作行動を付帯状況依存操作行動判断部（１０５）にて判断する。当該特有の機器操作行動に応じた機器機能又はコンテンツを、機能・コンテンツ提供部（１０６）がユーザに提供する。

Description

本発明は、ユーザが誰と一緒にいるのかに応じて、当該ユーザに提供する機器機能、コンテンツ又はサービスを変更する技術に関するものである。

近年、ユーザの状況（位置など）をセンシングし、その状況に応じたサービスを提供する技術が知られている。例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）の基地局、ジャイロセンサなどによりユーザの現在位置を逐次特定し、当該ユーザの移動履歴から将来の移動エリアを予測して、当該エリアに関連したサービス情報を提供するものがある（たとえば、特開２０００−２９３５４０号公報に記載の技術）。
しかしながら、上記従来の技術では、いつ、どこで、何を利用したかの情報をもとにユーザの行動に合ったサービスを提供できるが、ユーザの行動は必ずしもその者の嗜好のみに基づき決まるものではなく、当該ユーザの「付帯状況」を考慮しなければ最適なサービスを提供できない。ここで、ユーザの付帯状況とは、当該ユーザが誰と一緒にいるのかという状況をいう（ユーザと一緒にいる者を「付帯者」又は「同伴者」という）。

そこで、本発明は、かかる点に鑑み、ユーザの付帯状況に応じて当該ユーザに最適な機器機能、コンテンツ又はサービスを提供することが可能な付帯状況利用装置を提供することを目的とする。
上記目的を達成するため、本発明に係る付帯状況利用装置は、情報の提供及び役務を含むサービスをユーザに提供する装置であって、ユーザと一緒にいる付帯者を検出する付帯者検出手段と、検出された付帯者に基づいてサービスを決定し、決定されたサービスを前記ユーザに提供するサービス提供手段とを備えることを特徴とする。これによって、ユーザは、一緒にいる付帯者に特有の最適なサービスを受けることが可能となる。
ここで、前記付帯状況利用装置はさらに、前記ユーザによる機器の操作を検出する機器操作検出手段と、検出された機器操作の履歴と当該機器操作の際に前記付帯者検出手段によって検出された付帯者を示す付帯者情報とを関連付けて蓄積する蓄積手段と、前記付帯者検出手段によって新たに検出された付帯者と前記蓄積手段に蓄積された機器操作履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者が共通するケースに特有の機器操作行動を判断する判断手段とを備え、前記サービス提供手段は、前記特有の機器操作行動に応じたサービスを前記ユーザに提供してもよい。これによって、ユーザは、付帯者と一緒にいるときに、その付帯者と過去によく行った機器操作に応じた最適なサービスを受けることが可能となる。
また、前記付帯状況利用装置はさらに、前記ユーザの現在位置を検出する位置検出手段と、検出された現在位置に基づく前記ユーザの移動履歴と前記ユーザが移動する際に前記付帯者検出手段によって検出された付帯者を示す付帯者情報とを関連付けて蓄積する蓄積手段と、前記位置検出手段により新たに検出された前記ユーザの現在位置と、前記付帯者検出手段により新たに検出された付帯者と、前記蓄積手段に蓄積された移動履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者が共通するケースに特有の行き先を判断する判断手段とを備え、前記サービス提供手段は、前記特有の行き先に応じたサービスを前記ユーザに提供してもよい。これによって、ユーザは、付帯者と一緒にいるときに、その付帯者と過去によく行った場所に関する情報を、その場所に着く前に、取得することが可能となる。
また、前記付帯状況利用装置はさらに、前記ユーザが利用したサービスを検出するサービス検出手段と、検出されたサービスの利用履歴と前記ユーザがサービスを利用した際に前記付帯者検出手段によって検出された付帯者を示す付帯者情報とを関連付けて蓄積する蓄積手段と、前記付帯者検出手段により新たに検出された付帯者と、前記蓄積手段に蓄積された利用履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者が共通するケースに特有の利用サービスを判断する判断手段とを備え、前記サービス提供手段は、前記特有の利用サービスに応じたサービスを前記ユーザに提供してもよい。これによって、ユーザは、付帯者と一緒にいるときに、その付帯者と過去によく利用したサービスに関連するサービスを自動的に受けることが可能となる。
また、前記付帯状況利用装置はさらに、前記ユーザが利用したサービスを検出するサービス検出手段と、前記付帯者のカテゴリを検出する付帯者カテゴリ検出手段と、検出されたサービスの利用履歴と前記ユーザがサービスを利用した際に前記付帯者カテゴリ検出手段によって検出されたカテゴリを示すカテゴリ情報とを関連付けて蓄積する蓄積手段と、前記付帯者カテゴリ検出手段により新たに検出されたカテゴリと、前記蓄積手段に蓄積された利用履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者のカテゴリが共通するケースに特有の利用サービスを判断する判断手段とを備え、前記サービス提供手段は、前記特有の利用サービスに応じたサービスを前記ユーザに提供してもよい。これによって、ユーザは、付帯者と一緒にいるときに、その付帯者のカテゴリに対応した最適なサービスを受けることが可能となる。
また、前記付帯状況利用装置はさらに、前記付帯者の数を検出する付帯者数検出手段と、前記ユーザが利用したサービスを検出するサービス検出手段と、検出されたサービスの利用履歴と前記ユーザがサービスを利用した際に前記付帯者数検出手段によって検出された数を示す数情報とを関連付けて蓄積する蓄積手段と、前記付帯者数検出手段により新たに検出された数と、前記蓄積手段に蓄積された利用履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者の数が共通するケースに特有の利用サービスを判断する判断手段とを備え、前記サービス提供手段は、前記特有の利用サービスに応じたサービスを前記ユーザに提供してもよい。これによって、ユーザは、付帯者と一緒にいるときに、その付帯者の数に対応した最適なサービスを受けることが可能となる。
以上のように、本発明によれば、ユーザが誰と一緒にいるのかを示す付帯者情報を検出するための付帯者情報検出部を設け、この付帯者情報の履歴と、当該ユーザの機器操作履歴、移動履歴又はサービス利用履歴とをもとに、現在の付帯者と過去において一緒にいた時に特有のユーザ行動を判断し、この特有のユーザ行動に応じた機器機能、コンテンツ又はサービスを提供することとしたので、当該ユーザに最適な機器機能、コンテンツ又はサービスを提供することができる。
なお、本発明は、このような付帯状況利用装置として実現することができるだけでなく、その構成要素をステップとする付帯状況利用方法として実現したり、パーソナルコンピュータ等で実行されるプログラムとして実現したり、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現したりすることもできる。

図１は、本発明に係るシステムの全体構成を示すブロック図である。
図２は、本発明の第１の実施の形態における付帯状況利用装置のブロック図である。
図３は、本発明の第１の実施の形態の動作を表すフローチャートである。
図４は、図３の詳細手順を表すフローチャートである。
図５は、履歴記述子の一例を示す図である。
図６は、同伴者を含む機器操作履歴の一例を示す図である。
図７（ａ）は、ユーザが友人と一緒にいる場合のＤＴＶの画面表示例、
図７（ｂ）は、ユーザが恋人と一緒にいる場合のＤＴＶの画面表示例、
図７（ｃ）は、ユーザが子供と一緒にいる場合のＤＴＶの画面表示例を示す図である。
図８は、本発明の第２の実施の形態における付帯状況利用装置のブロック図である。
図９は、本発明の第２の実施の形態の動作を表すフローチャートである。
図１０は、図９の詳細手順を表すフローチャートである。
図１１は、同伴者を含む移動履歴の一例を示す図である。
図１２（ａ）は、携帯電話の画面表示例を示す図であり、図１２（ｂ）は、カーナビの画面表示例を示す図である。
図１３は、本発明の第３の実施の形態における付帯状況利用装置のブロック図である。
図１４は、本発明の第３の実施の形態の動作を表すフローチャートである。
図１５は、図１４の詳細手順を表すフローチャートである。
図１６は、同伴者を含むサービス利用履歴の一例を示す図である。
図１７は、携帯電話の画面表示例を示す図である。
図１８は、本発明の第４の実施の形態における付帯状況利用装置のブロック図である。
図１９は、本発明の第４の実施の形態の動作を表すフローチャートである。
図２０（ａ）は、居酒屋で使える割引クーポンが携帯電話に配信された様子を示す図であり、図２０（ｂ）は、遊園地で使える割引クーポンが携帯電話に配信された様子を示す図である。
図２１は、本発明の第５の実施の形態における付帯状況利用装置のブロック図である。
図２２は、本発明の第５の実施の形態の動作を表すフローチャートである。
図２３は、携帯電話の画面表示例を示す図である。
図２４は、本発明の付帯状況利用装置の構成例を示す図である。

図１は、本発明のシステムの全体構成を示すブロック図である。本システムは、ＤＴＶ（デジタルテレビ）、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、ＰＤＡ（個人用の携帯情報端末）、ＭＤコンポ、ＤＶＤレコーダなどのネットワーク接続可能な家電機器１、携帯電話、カーナビ、ＰＤＡなどのモバイル環境におけるネットワーク接続可能なユーザ端末１ａ、有線又は無線のネットワークから構成されるＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）２、ＷＡＮ（インターネットなどの広域通信網）３、ＬＡＮ２をＷＡＮ３に接続するルータ４、ルータ４を通して家庭内の家電機器１や外出先のユーザ端末１ａにサービスを提供するサービスプロバイダ５から構成される。付帯状況利用装置１００は、ユーザが誰と一緒にいるのかに応じた機器機能、コンテンツ又はサービスを提供する装置である。家庭内の付帯状況利用装置１００は、種々の家電機器１とともにＬＡＮ２に接続される。また、各ユーザ端末１ａにもそれぞれ付帯状況利用装置１００が搭載される。
以下、図１中の付帯状況利用装置１００に係る第１〜第５の実施の形態を説明する。
（第１の実施の形態）
第１の実施の形態は、付帯者がいるときに特有のユーザの機器操作行動を特定して、付帯者も含めて最適な機器設定やコンテンツの提供ができるように考慮したものである。
第１の実施の形態である付帯状況利用装置１００の構成図を図２に示す。図２の付帯状況利用装置１００は、付帯者ＩＤ検出部１０１と、付帯者ＩＤデータベース１０２と、機器操作検出部１０３と、操作履歴データベース１０４と、付帯状況依存操作行動判断部１０５と、機能・コンテンツ提供部１０６とを備えている。付帯者ＩＤ検出部１０１は、例えば家電機器１の操作の際にユーザが誰と一緒にいるのかを示す付帯者情報（付帯者ＩＤ）を検出する。付帯者ＩＤデータベース１０２は、検出された付帯者ＩＤの履歴を蓄積する。機器操作検出部１０３は、機器操作を検出する。操作履歴データベース１０４は、検出された機器操作の履歴を蓄積する。付帯者ＩＤの履歴と機器操作履歴とは、検出時刻を以て互いに関連付けられる。付帯状況依存操作行動判断部１０５は、付帯者ＩＤ検出部１０１により新たに検出された付帯者ＩＤと、付帯者ＩＤデータベース１０２に蓄積された付帯者ＩＤの履歴と、操作履歴データベース１０４に蓄積された機器操作履歴とをもとに、ユーザが現在の付帯者と過去において一緒にいた時に特有の機器操作行動を判断する。機能・コンテンツ提供部１０６は、当該特有の機器操作行動に応じた機器機能又はコンテンツをユーザに提供する。
以上のように構成された第１の実施の形態の動作を図３及び図４のフローチャートを用いて説明する。
図３中のステップａ１は、機器操作の検出ステップである。機器操作検出部１０３により、機器の操作を検出する。機器操作が検出されればステップａ２へ。なければ引き続き機器の操作を待ち受ける。
ステップａ２は、機器操作ログの記録ステップである。ステップａ１で検出された操作を操作履歴データベース１０４に蓄積する。図５に履歴記述子の一例を示す。操作履歴データベース１０４には、図６に示すような操作履歴（＜ＤｅｖｉｃｅＩＤ＞，＜Ｔｉｍｅ＞，＜Ｃｏｍｍａｎｄ＞，＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞）が蓄積される。なお、図５に示した履歴記述子は第１〜第５の実施の形態に共通とする。
ステップａ３は、付帯者の検出ステップである。付帯者ＩＤ検出部１０１により、付帯者の有無を検出する。付帯者がいればステップａ４へ。いなければステップａ７へ進む。ここで、例えば付帯者がＰＤＡのような無線によるネットワーク接続可能な機器を持つ場合、無線ＬＡＮカードのＭＡＣ（Ｍｅｄｉａ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）アドレスなどにより付帯者（又は付帯者の所有物）を特定することができる。より近くに付帯者がいることを検出するには、近距離無線により、ユーザとメールアドレスなどのＩＤ情報を交換すればよい。
ステップａ４は、付帯者ＩＤの記録ステップである。ステップａ３で検出された付帯者情報を、図６の＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞に示すように、操作履歴データベース１０４に蓄積されている操作ログと、検出時刻により関連付けて付帯者ＩＤデータベース１０２に記録する。例えば、図６中の履歴（１）は、ＤＴＶ（＜ＤｅｖｉｃｅＩＤ＞ＤＴＶ．ｘｘｘ−ｎｅｔ）で、時刻（＜Ｔｉｍｅ＞２００２／０９／２８／Ｓａｔ／２１：５３：０４）に、番組コンテンツ（＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞ｘｘｘ−００３−ｘｘｘｘｘ）を、付帯者（＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞ａａａ．ｃｏ．ｊｐ）と一緒に、閲覧（＜Ｃｏｍｍａｎｄ＞ｐｌａｙ）していることを表している。なお、＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞の数字部分、すなわち履歴（１）の場合の「００３」は、例えばＥＰＧ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍ Ｇｕｉｄｅ）などの番組のジャンル情報を数字にエンコードしたものであって、ジャンル番号を表す。＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞の「ＮＵＬＬ」は、ユーザが１人でいることを表す。
ステップａ５は、付帯者ありの場合に特有の機器操作行動を分析するステップである。付帯状況依存操作行動判断部１０５により、検出された付帯者ＩＤに関連する履歴を分析し、付帯者ありの場合に特有のユーザの操作行動を特定してステップａ６へ進む。例えば図６において、履歴（１）、（２）、（５）は付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」がいる際のユーザの操作ログであるが、＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞のジャンル番号００３及び００７が付帯者に特有であることが分かる。すなわち、履歴（３）、（４）において、履歴（１）、（２）と同一曜日、同一時間帯であるにもかかわらず、ユーザは付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と一緒にいないときはジャンル番号００１及び００６のコンテンツを閲覧している。また、履歴（６）において、履歴（５）と同一曜日、同一時間帯であるにもかかわらず、ユーザは付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と一緒にいないときはジャンル番号００６のコンテンツを閲覧している。このようにして、付帯者がいるときに特有のコンテンツ情報が特定される。同様にして、付帯者がいるときに特有の機器操作を特定することもできる。なお、ステップａ５の詳細な手順は改めて説明する。
ステップａ６は、付帯者ありの場合に特有の機能・コンテンツを提供するステップである。ステップａ５により特定された特有の機器操作行動に関連する機能やコンテンツを提供する。例えば、ある友人が自宅へ遊びに来ていて、普段一緒にいるときにアクション映画をよく見ていれば、予めキーワード指定見繕い録画などで蓄積されている番組の中からアクション映画を推薦する。同様に恋人が来れば、恋人とよく見ているジャンルの映画を推薦する。また、子供がいるときには、ＤＴＶのリモコン操作に際し、暴力シーンなどが含まれるコンテンツを含むチャンネルを自動的にスキップするように機器設定するなどが可能となる。
ステップａ７は、付帯者がいない場合の当該ユーザに特有の機器操作行動を分析するステップである。付帯状況依存操作行動判断部１０５によりユーザに特有の機器操作行動を特定し、ステップａ８へ進む。ユーザに特有の機器操作行動は、付帯者属性＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が「ＮＵＬＬ」のものを選択し、「現在のユーザの操作ログ」の属性値と、「過去のユーザの操作ログ」の属性値とを比較し、一致するものが所定の数あれば関連する操作ログであると判定する。図６の例では、履歴（４）、（６）からユーザは１人でいるときにはジャンル００６のコンテンツを好むことが分かり、また履歴（７）からＭＤコンポ（＜ＤｅｖｉｄｅＩＤ＞ＭＤ．ｘｘｘ−ｎｅｔ）でジャンル０１２の音楽を好んで聞いていることが分かる。したがって、例えば、現在の操作ログの＜ＤｅｖｉｃｅＩＤ＞が「ＤＶＤ．ｘｘｘ−ｎｅｔ」ならば履歴（４）を、「ＭＤ．ｘｘｘ−ｎｅｔ」ならば履歴（７）を選択する。選択された履歴が複数ある場合には、例えば属性値の頻度が多いものを選択するなどすればよい。また、ユーザ自身に複数の候補を提示して選択させてもよい。
ステップａ８は、ユーザに特有の機能・コンテンツを提供するステップである。付帯者が存在しないので、ユーザに特有の機器操作行動に関連する機能やコンテンツを提供する。図６からは、履歴（３）、（４）、（６）においてユーザはジャンル番号００１や００６のコンテンツを閲覧しているので、同ジャンルのＴＶ番組又はＤＶＤソフトを推薦する。
ここで、上記ステップａ５による付帯者ありの場合に特有の機器操作行動を特定するための詳細手順を、図４のフローチャートを用いて説明する。以下の処理は全て、付帯状況依存操作行動判断部１０５により実行される。なお、図４の処理は図３のステップａ３において付帯者の存在が確認済みであることを前提としている。
ステップａ５１は、現在の付帯者に関連する操作ログを抽出するステップである。操作履歴データベース１０４に記憶されている操作ログの中から、付帯者ＩＤデータベース１０２中の付帯者ＩＤの履歴をもとに、属性値＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が図３のステップａ３で検出された付帯者情報と一致する操作ログを選択する。例えば付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と再度一緒にいる場合には、図６中の履歴（１）、（２）、（５）が選択され、その数Ｍが３となる。
ステップａ５２は、現在の付帯者に関連しない操作ログを抽出するステップである。操作履歴データベース１０４に記憶されている操作ログの中から、付帯者ＩＤデータベース１０２中の付帯者ＩＤの履歴をもとに、付帯者属性＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が図３のステップａ３で検出された付帯者情報を含まない操作ログを選択する。例えば図６中の履歴（３）、（４）、（６）、（７）が選択され、その数Ｎが４となる。
ステップａ５３は、操作ログ間の属性値比較ステップである。ステップａ５１で抽出されたＭ個の「現在の付帯者に関連する操作ログ」と、ステップａ５２で抽出されたＮ個の「現在の付帯者に関連しない操作ログ」との全ての組み合わせ（ここでは３×４＝１２通り）について、付帯者属性以外の属性について全ての属性値を比較する。図６の例では、＜ＤｅｖｉｃｅＩＤ＞、＜Ｔｉｍｅ＞、＜Ｃｏｍｍａｎｄ＞、＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞について比較することになる。ここで、属性＜Ｔｉｍｅ＞における比較は、例えば２１時台などの「時間帯」や「曜日」の一致、あるいは「所定の範囲の時間差は一致とみなす（プラスマイナス１０分など）」で比較すればよい。
ステップａ５４は、現在の付帯者に特有の操作ログを判定するステップである。ステップａ５１で抽出されたＭ個の「現在の付帯者に関連する操作ログ」のうちステップａ５３による属性値比較において１つでも属性値が異なると判断された操作ログを、「現在の付帯者に特有の操作ログ」と判定する。図６の例では、＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞の不一致から、履歴（１）、（２）、（５）が現在の付帯者に特有の操作ログと判定される。
ステップａ５５は、現在のユーザ操作に関連する操作ログを判定するステップである。ステップａ５４で「現在の付帯者に特有の操作ログ」と判定された操作ログの中から、現在のユーザ操作に関連する操作ログを選択する。具体的には、「現在の付帯者に特有の操作ログ」の属性値と、「現在のユーザの操作ログ」の属性値とを比較し、一致するものが所定数あれば関連する操作ログであると判定する。図６の例では、ＤＴＶのスイッチをオンにすれば、＜ＤｅｖｉｃｅＩＤ＞が「ＤＴＶ．ｘｘｘ−ｎｅｔ」で一致している履歴（１）が選択され、特有の＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞であるジャンル００３の番組のチャネルを自動的に選局することとなる。この際、＜ＤｅｖｉｃｅＩＤ＞だけのマッチングではなく、＜Ｔｉｍｅ＞や＜Ｃｏｍｍａｎｄ＞などの属性値の一致も判定し、より状況に応じた機能やコンテンツの推薦をする。例えば、ユーザがＤＶＤレコーダを操作したのであれば、関連する履歴は（２）、（５）の２つあるが、＜Ｔｉｍｅ＞である曜日を考慮して、今が火曜日であれば履歴（５）を選択し、ジャンル００７のコンテンツを推薦すればよい。この推薦方法は一例であり、曜日が全く一致しない場合は、より閲覧頻度の高いジャンル００３を推薦してもよいし、関連するジャンルのコンテンツ全てをユーザに提示して選択させてもよい。現在のユーザ操作に関連する操作ログがあれば図３のステップａ６へ、なければ図３のステップａ７へ進む。
以上説明したように、第１の実施の形態によれば、ユーザが付帯者と会った瞬間に、その者と一緒にいる時に特有の機器操作を特定することにより、付帯者も含めて最適な機器設定やコンテンツの提供が可能となる。たとえば、図７に示されるＤＴＶ１の画面表示例のように、ユーザが番組推薦のメニューを選択したときに、友人と一緒にいる場合であれば、その友人と過去によく見ていたアクション映画の推薦画面が表示され（図７（ａ））、恋人と一緒にいる場合であれば、その恋人と過去によく見ていた恋愛映画の推薦画面が表示され（図７（ｂ））、子供と一緒にいる場合であれば、成人向け番組を除く番組の紹介画面が表示されたりする（図７（ｃ））。
（第２の実施の形態）
第２の実施の形態は、付帯者がいるときに特有のユーザの移動行動を特定して、付帯者も含めてユーザのいる場所に合わせたサービスの提供ができるように考慮したものである。
第２の実施の形態である付帯状況利用装置１００の構成図を図８に示す。図８の付帯状況利用装置１００は、付帯者ＩＤ検出部１０１と、付帯者ＩＤデータベース１０２と、位置情報検出部２０１と、移動履歴データベース２０２と、付帯状況依存移動予測部２０３と、サービス提供部２０４とを備えている。付帯者ＩＤ検出部１０１は、例えば端末１ａを持ったユーザが誰と一緒にいるのかを示す付帯者情報（付帯者ＩＤ）を検出する。付帯者ＩＤデータベース１０２は、検出された付帯者ＩＤの履歴を蓄積する。位置情報検出部２０１は、ユーザの現在位置を検出する。移動履歴データベース２０２は、検出された当該ユーザの移動履歴を蓄積する。付帯者ＩＤの履歴とユーザの移動履歴とは、検出時刻を以て互いに関連付けられる。付帯状況依存移動予測部２０３は、付帯者ＩＤ検出部１０１により新たに検出された付帯者ＩＤと、位置情報検出部２０１により新たに検出されたユーザの現在位置と、付帯者ＩＤデータベース１０２に蓄積された付帯者ＩＤの履歴と、移動履歴データベース２０２に蓄積された移動履歴とをもとに、ユーザが現在の付帯者と過去において一緒にいた時に特有の行き先を判断する。サービス提供部２０４は、当該特有の行き先に応じたサービスをユーザに提供する。
以上のように構成された第２の実施の形態の動作を図９及び図１０のフローチャートを用いて説明する。
図９中のステップｂ１は、ユーザ位置の検出ステップである。位置情報検出部２０１により、ユーザの位置情報（今いる場所）を検出する。ユーザ位置の検出は、例えばＧＰＳにより緯度・経度情報として取得できる。最近では、携帯電話でもユーザ位置を特定することができる。ユーザの位置が検出されればステップｂ２へ。なければ引き続き位置検出結果を待ち受ける。
ステップｂ２は、移動履歴を記録するステップである。ステップｂ１で検出された位置情報を移動履歴データベース２０２に蓄積する。このとき、位置情報は地図情報を用いて住所（郵便番号など）やランドマーク（デパート、図書館、本屋など）に変換して蓄積する。図１１に、移動履歴データベース２０２に蓄積される履歴の一例（＜Ｔｉｍｅ＞，＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞）を示す。
ステップｂ３は、付帯者の検出ステップである。付帯者ＩＤ検出部１０１により、付帯者の有無を検出する。付帯者がいればステップｂ４へ、いなければステップｂ７へ進む。ここで、付帯者情報の検出には、ユーザとメールアドレスなどのＩＤ情報を交換すればよい。
ステップｂ４は、付帯者ＩＤの記録ステップである。ステップｂ３で検出された付帯者情報を、図１１の＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞に示すように、移動履歴データベース２０２に蓄積されている移動履歴と、検出時刻により関連付けて付帯者ＩＤデータベース１０２に記録する。例えば、図１１中の履歴（１）は、時刻（＜Ｔｉｍｅ＞２００２／０９／２９／Ｓｕｎ／１０：０７：０４）に、場所（＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞ＣｏｆｆｅｅＳｈｏｐ）で、付帯者（＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞ａａａ．ｃｏ．ｊｐ）と一緒にいることを表している。
ステップｂ５は、付帯者ありの場合に特有の行き先を分析するステップである。付帯状況依存移動予測部２０３により、検出されたＩＤを持つ付帯者と一緒にいる時に特有の行き先を特定してステップｂ６へ進む。例えば図１１において、履歴（１）、（２）は、付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」とコーヒーショップ（Ｃｏｆｆｅｅ Ｓｈｏｐ）で待ち合わせて、その後映画館（Ｔｈｅａｔｅｒ）に行っていることを表している。図１１中の「Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ／Ｍｏｎｔｈ」はどのくらいの頻度でその行動が行われているかを表しており、日曜日には月に２回はコーヒーショップと映画館に行っていることが分かる。なお、ステップｂ５の詳細な手順は改めて説明する。
ステップｂ６は、付帯者ありの場合に特有の行き先に合わせたサービスを提供するステップである。ステップｂ５により特定された特有の行き先に合わせたサービスを提供する。例えば、付帯者と一緒によく行っている場所に関連する情報をユーザ端末１ａがＷＡＮ３を通じて検索して提示する。ユーザ端末１ａがカーナビであれば、車に一緒に乗り込んだ瞬間に、行き先で付帯者とともに必要となる情報を検索・提示する。
ステップｂ７は、付帯者がいない場合の当該ユーザに特有の行き先を特定するステップである。付帯状況依存移動予測部２０３によりユーザに特有の行き先を特定し、ステップｂ８へ進む。ユーザに特有の行き先は、付帯者属性＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が「ＮＵＬＬ」のものを選択し、「現在のユーザの移動履歴」と「過去のユーザの移動履歴」との属性値＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞を比較し、一致するものがあれば選択し、選択された移動履歴と時間的に引き続き連続している移動履歴を、ユーザが次に訪れる行き先と判定する。図１１の例では、履歴（３）、（４）から、ユーザは日曜日に１人でいるときには午前中は家（Ｈｏｍｅ）で過ごし、午後から本屋（Ｂｏｏｋ Ｓｈｏｐ）へ出かけていることが分かる。したがって、例えば、現在ユーザが１人で家にいることが検出されれば、次に本屋へ行くであろうと予測する。
ステップｂ８は、ユーザに特有の行き先に合わせたサービスを提供するステップである。付帯者が存在しないので、ユーザに特有の行き先に関連する情報提供をする。
ここで、上記ステップｂ５による付帯者ありの場合に特有の行き先を特定するための詳細手順を、図１０のフローチャートを用いて説明する。以下の処理は全て、付帯状況依存移動予測部２０３により実行される。なお、図１０の処理は図９のステップｂ３において付帯者の存在が確認済みであることを前提としている。
ステップｂ５１は、現在の付帯者に関連する移動履歴を抽出するステップである。移動履歴データベース２０２に記憶されている移動履歴の中から、付帯者ＩＤデータベース１０２中の付帯者ＩＤの履歴をもとに、属性値＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が図９のステップｂ３で検出された付帯者情報と一致する移動履歴を選択する。例えば付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と再度一緒にいる場合には、図１０中の履歴（１）、（２）が選択され、その数Ｍが４（月に２回の同様の移動履歴があるので）となる。
ステップｂ５２は、現在の付帯者に関連しない移動履歴を抽出するステップである。移動履歴データベース２０２に記憶されている移動履歴の中から、付帯者ＩＤデータベース１０２中の付帯者ＩＤの履歴をもとに、付帯者属性＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が図９のステップｂ３で検出された付帯者情報を含まないものを選択する。例えば図１１中の履歴（３）、（４）が選択され、その数Ｎが４（月に２回の同様の移動履歴があるので）となる。
ステップｂ５３は、移動履歴間の属性値比較ステップである。ステップｂ５１で抽出されたＭ個の「現在の付帯者に関連する移動履歴」と、ステップｂ５２で抽出されたＮ個の「現在の付帯者に関連しない移動履歴」との全ての組み合わせ（ここでは４×４＝１６通り）について、付帯者属性以外の属性について全ての属性値を比較する。図１１の例では、＜Ｔｉｍｅ＞、＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞について比較することになる。ここで、属性＜Ｔｉｍｅ＞における比較は、例えば１０時台などの「時間帯」や「曜日」の一致、あるいは「所定の範囲の時間差は一致とみなす（プラスマイナス１０分など）」で比較すればよい。＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞についても、郵便番号やランドマーク名なら文字列一致、ＧＰＳなどから得られる緯度経度情報であれば、所定の範囲の緯度経度差は一致とみなすなどすればよい。
ステップｂ５４は、現在の付帯者に特有の移動履歴を判定するステップである。ステップｂ５１で抽出されたＭ個の「現在の付帯者に関連する移動履歴」のうちステップｂ５３による属性値比較において１つでも属性値が異なると判断された移動履歴を「現在の付帯者に特有の移動履歴」と判定する。図１１の例では、＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞の不一致から、履歴（１）、（２）が現在の付帯者に特有の移動履歴と判定される。
ステップｂ５５は、現在の移動履歴に関連する移動履歴を判定するステップである。ステップｂ５４で「現在の付帯者に特有の移動履歴」と判定された移動履歴の中から、現在の移動履歴に関連する履歴を選択する。具体的には、まず、属性値＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞について、「現在のユーザの移動履歴」と「現在の付帯者に特有の移動履歴」とを比較して一致するものがあれば選択し、選択された移動履歴と時間的に引き続き連続している移動履歴を、ユーザが現在の付帯者と一緒に次に訪れる行き先と判定する。図１１の例では、現在ユーザがコーヒーショップに付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」といれば、履歴（２）から次は映画館に行くものと予測し、映画に関連する情報を提供したり、車であればその映画を上映している映画館の位置をカーナビに設定したりすることができる。この情報提供方法は一例であり、複数の＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞が選択された場合には、より移動頻度の多い行き先に関する情報を推薦してもよいし、本日のこれまでの移動履歴を複数反映させて決めてもよい。例えば、コーヒーショップに行った後の行き先として、ブティックと映画館のように複数の候補があるときに、コーヒーショップに行く前の複数の立ち寄り先を考慮する。例えば、本屋、デパートの順に立ち寄った後は映画館に行っている履歴が多いなどと分析し、次の行き先を予測して関連する情報を提供する。現在の移動履歴に関連する移動履歴があれば図９のステップｂ６へ、なければ図９のステップｂ７へ進む。
以上説明したように、第２の実施の形態によれば、ユーザが付帯者と会った瞬間に、その者と一緒にいるときに特有の行き先を特定することにより、付帯者も含めてユーザの行き先に合わせたサービスの提供が可能となる。たとえば、図１２（ａ）に示される携帯電話１ａの画面表示例のように、ユーザが付帯者と一緒にいるときに携帯電話１ａで遊び場所に関するお薦め情報を検索した場合であれば、その付帯者とよく行っている場所に関する情報（例えば、ある映画館で上映している映画の紹介）が表示され、また、図１２（ｂ）に示されるカーナビ１ａの画面表示例のように、ユーザが付帯者と一緒に車に乗り込んだ瞬間に、付帯者とよく行っている場所に関する情報（例えば、遊園地の紹介）がカーナビ１ａの画面に表示される。
（第３の実施の形態）
第３の実施の形態は、付帯者がいるときに特有のユーザのサービス利用行動を特定して、付帯者も含めてユーザのいる場所とサービス利用履歴に合わせたサービスの提供ができるように考慮したものである。
第３の実施の形態である付帯状況利用装置１００の構成図を図１３に示す。図１３の付帯状況利用装置１００は、付帯者ＩＤ検出部１０１と、付帯者ＩＤデータベース１０２と、位置情報検出部２０１と、移動履歴データベース２０２と、利用サービス検出部３０１と、サービス利用履歴データベース３０２と、付帯状況依存サービス利用行動判断部３０３と、サービス提供部３０４とを備えている。付帯者ＩＤ検出部１０１は、例えば端末１ａを持ったユーザが誰と一緒にいるのかを示す付帯者情報（付帯者ＩＤ）を検出する。付帯者ＩＤデータベース１０２は、検出された付帯者ＩＤの履歴を蓄積する。位置情報検出部２０１は、ユーザの現在位置を検出する。移動履歴データベース２０２は、検出された当該ユーザの移動履歴を蓄積する。利用サービス検出部３０１は、ユーザが利用したサービスを検出する。サービス利用履歴データベース３０２は、検出された当該ユーザのサービス利用履歴を蓄積する。付帯者ＩＤの履歴とユーザの移動履歴及びサービス利用履歴とは、検出時刻を以て互いに関連付けられる。付帯状況依存サービス利用行動判断部３０３は、付帯者ＩＤ検出部１０１により新たに検出された付帯者ＩＤと、位置情報検出部２０１により新たに検出されたユーザの現在位置と、付帯者ＩＤデータベース１０２に蓄積された付帯者ＩＤの履歴と、移動履歴データベース２０２に蓄積された移動履歴と、サービス利用履歴データベース３０２に蓄積された移動履歴とをもとに、ユーザが現在の付帯者と過去において一緒にかつ現在と同じ場所にいた時に特有のサービス利用行動を判断する。サービス提供部３０４は、当該特有のサービス利用行動に応じたサービスをユーザに提供する。
以上のように構成された第３の実施の形態の動作を図１４及び図１５のフローチャートを用いて説明する。
図１４中のステップｃ１は、ユーザ位置の検出ステップである。位置情報検出部２０１により、第２の実施の形態と同様に、ユーザの位置情報（今いる場所）を検出する。ユーザの位置が検出されればステップｃ２へ。なければ引き続き位置検出結果を待ち受ける。
ステップｃ２は、移動履歴の記録ステップである。ステップｃ１で検出された位置情報を移動履歴データベース２０２に蓄積する。図１６に、移動履歴データベース２０２に蓄積される履歴の一例（＜Ｔｉｍｅ＞，＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞）を示す。
ステップｃ３は、サービス利用の検出ステップである。利用サービス検出部３０１により、ユーザが利用したサービスを検出する。
ステップｃ４は、サービス利用履歴の記録ステップである。ステップｃ３で検出されたサービス利用履歴をサービス利用履歴データベース３０２に蓄積する。図１６に、サービス利用履歴データベース３０２に蓄積される履歴の一例（＜ＳｅｒｖｉｃｅＩＤ＞，＜ＩｔｅｍＩＤ＞，＜Ｃｏｓｔ＞）を示す。図１６中の履歴（１）〜（３）では、＜ＳｅｒｖｉｃｅＩＤ＞で示すようにビデオレンタル（Ｖｉｄｅｏ Ｒｅｎｔａｌ）のサービスを利用している。
ステップｃ５は、付帯者の検出ステップである。付帯者ＩＤ検出部１０１により、第２の実施の形態と同様に、付帯者の有無を検出する。付帯者がいればステップｃ６へ、いなければステップｃ９へ進む。
ステップｃ６は、付帯者ＩＤの記録ステップである。ステップｃ５で検出された付帯者情報を、図１６の＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞に示すように、移動履歴データベース２０２に蓄積されている移動履歴、及びサービス利用履歴データベース３０２に蓄積されているサービス利用履歴と、検出時刻により関連付けて付帯者ＩＤデータベース１０２に記録する。例えば、図１６において履歴（１）は、時刻（＜Ｔｉｍｅ＞２００２／０９／０７／Ｓａｔ／１９：００：０４）に、場所（＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞ｘｘｘ−ｘｘｘｘ）で、ビデオ（＜ＩｔｅｍＩＤ＞ｘｘｘ−００３−ｘｘｘｘｘ）を、コスト（＜Ｃｏｓｔ＞￥３００）で、付帯者（＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞ａａａ．ｃｏ．ｊｐ）と一緒に、レンタル（＜ＳｅｒｖｉｃｅＩＤ＞ＶｉｄｅｏＲｅｎｔａｌ）したことを表している。
ステップｃ７は、付帯者ありの場合に特有の利用サービスを分析するステップである。付帯状況依存サービス利用行動判断部３０３により、検出されたＩＤを持つ付帯者と一緒にいる時に特有のサービス利用行動を特定してステップｃ８へ進む。例えば図１６において、ビデオレンタルサービスの利用頻度（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ／Ｍｏｎｔｈ）は１３回であり、付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と同伴していればかなり高い頻度でビデオをレンタルしていることが分かる。なお、ステップｃ７の詳細な手順は改めて説明する。
ステップｃ８は、付帯者ありの場合に特有の場所とサービス利用行動に合わせたサービスを提供するステップである。ステップｃ５により特定された特有の場所と利用サービスとに合わせたサービスを提供する。例えば、サービス利用履歴とユーザ位置と付帯者ＩＤとをサービスプロバイダ５で管理すれば、ユーザが付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と同伴してビデオレンタルショップの近くの場所にいれば、よく借りているジャンルのビデオの割引クーポンなどをユーザの携帯している端末１ａにタイムリーに配信することができる。
ステップｃ９は、付帯者がいない場合の当該ユーザに特有のサービス利用行動を分析するステップである。付帯状況依存サービス利用行動判断部３０３によりユーザに特有のサービス利用行動を特定し、ステップｃ１０へ進む。ユーザに特有の利用サービスは、付帯者属性＜ＰｅｒｓｏｏＷｉｔｈ＞が「ＮＵＬＬ」のものを選択し、「現在のユーザのサービス利用履歴」と「過去のユーザのサービス利用履歴」とについて属性値＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞を比較して一致する履歴があれば選択し、同時に記録されている属性値＜ＳｅｒｖｉｃｅＩＤ＞をユーザ固有のその場所での利用サービスとして特定する。
ステップｃ１０は、ユーザに特有のサービス利用行動に合わせたサービスを提供するステップである。付帯者が存在しないので、ユーザ特有の場所とサービス利用行動に関連するサービスを提供する。
ここで、上記ステップｃ７による付帯者ありの場合に特有のサービス利用行動を特定するための詳細手順を、図１５のフローチャートを用いて説明する。以下の処理は全て、付帯状況依存サービス利用行動判断部３０３により実行される。なお、図１５の処理は図１４のステップｃ５において付帯者の存在が確認済みであることを前提としている。
ステップｃ７１は、現在の付帯者に関連するサービス利用履歴を抽出するステップである。サービス利用履歴データベース３０２に記憶されているサービス利用履歴の中から、付帯者ＩＤデータベース１０２中の付帯者ＩＤの履歴をもとに、属性値＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が図１４のステップｃ５で検出された付帯者情報と一致するサービス利用履歴を選択する。例えば付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と再度一緒にいる場合には、図１６中の履歴（１）、（２）、（３）などが選択され、その数Ｍが１３（月に１３回の同様のサービス利用履歴があるので）となる。
ステップｃ７２は、現在の付帯者に関連しないサービス利用履歴を抽出するステップである。サービス利用履歴データベース３０２に記憶されているサービス利用履歴の中から、付帯者ＩＤデータベース１０２中の付帯者ＩＤの履歴をもとに、付帯者属性＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が図１４のステップｃ５で検出された付帯者情報を含まないサービス利用履歴を選択する。例えば図１６中のピザ（Ｐｉｚｚａ）の宅配サービス（Ｄｅｌｉｖｅｒｙ ｓｅｒｖｉｃｅ）に関する履歴（１４）などが選択され、その数Ｎが８（月に８回の同様のサービス利用履歴があるので）となる。
ステップｃ７３は、サービス利用履歴間の属性値比較ステップである。ステップｃ７１で抽出されたＭ個の「現在の付帯者に関連するサービス利用履歴」と、ステップｃ７２で抽出されたＮ個の「現在の付帯者に関連しないサービス利用履歴」との全ての組み合わせ（ここでは１３×８＝１０４通り）について、付帯者属性以外の属性について全ての属性値を比較する。図１６の例では、＜Ｔｉｍｅ＞、＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞、＜ＳｅｒｖｉｃｅＩＤ＞、＜ＩｔｅｍＩＤ＞、＜Ｃｏｓｔ＞について比較することになる。ここで、属性＜Ｔｉｍｅ＞における比較は、例えば１９時台などの「時間帯」や「曜日」の一致、あるいは「所定の範囲の時間差は一致とみなす（プラスマイナス１０分など）」で比較すればよい。＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞についても郵便番号やランドマーク名なら文字列一致、ＧＰＳなどから得られる緯度経度情報であれば、所定の範囲の緯度経度差は一致とみなすなどすればよい。＜Ｃｏｓｔ＞についても所定の金額差は一致とみなしてもよいし、厳密な一致判定をしてもよい。
ステップｃ７４は、現在の付帯者に特有のサービス利用履歴を判定するステップである。ステップｃ７１で抽出されたＭ個の「現在の付帯者に関連するサービス利用履歴」のうちステップｃ７３による属性値比較において１つでも属性値が異なると判断されたサービス利用履歴を、「現在の付帯者に特有のサービス利用履歴」と判定する。図１６の例では、＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞、＜ＳｅｒｖｉｃｅＩＤ＞、＜ＩｔｅｍＩＤ＞、＜Ｃｏｓｔ＞の不一致から、少なくとも履歴（１）、（２）、（３）が現在の付帯者に特有のサービス履歴と判定され、ユーザが付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と一緒にいるときは、１９時ごろに場所「ｘｘｘ−ｘｘｘｘ」でビデオレンタルサービスを利用し、ジャンル００３のビデオを借りていることが特定される。
ステップｃ７５は、現在の移動履歴に関連するサービス利用履歴を判定するステップである。ステップｂ５４で「現在の付帯者に特有のサービス利用履歴」と判定された履歴の中から、現在のユーザの場所＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞に関連する履歴を選択する。具体的には、まず、属性値＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞について、「現在のユーザの移動履歴」と「現在の付帯者に特有の移動履歴」とを比較して一致するものがあれば選択し、選択された履歴に記録されている利用サービスを、ユーザが現在の付帯者と、今の場所にいる際に利用する固有のサービスとして特定する。図１６の例では、現在ユーザが場所「ｘｘｘ−ｘｘｘｘ」の近くにいて、付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と一緒であると検出されれば、一緒に利用することが多いビデオレンタルサービスが特定される。その情報をビデオレンタルショップや、当該ビデオレンタルショップが加入しているサービスプロバイダ５に通知したり、あるいはサービス利用履歴、ユーザ位置及び付帯者ＩＤをサービスプロバイダ５で管理すれば、ユーザが付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と同伴してビデオレンタルショップの近くの場所にいることを検出すればすぐに、よく借りているジャンルのビデオの割引クーポンなどをユーザの携帯している端末１ａにタイムリーに配信することなどが実現できる。現在の移動履歴に関連するサービス利用履歴があれば図１４のステップｃ８へ、なければ図１４のステップｃ９へ進む。
以上説明したように、第３の実施の形態によれば、付帯者とその現在位置及びサービスの利用履歴を特定することにより、付帯者と一緒によく行く場所で、よく利用するサービスをタイムリーに提供することが可能となる。たとえば、図１７に示される携帯電話１ａの画面表示例のように、ユーザが付帯者と一緒にビデオレンタルショップの近くにいた場合であれば、ユーザが付帯者と一緒にビデオレンタルショップでよく借りていたジャンルのビデオの割引クーポン等がユーザの携帯している携帯電話１ａに電子メール等で配信される。
（第４の実施の形態）
第４の実施の形態は、ユーザがいかなるカテゴリの者と同伴しているかをサービスプロバイダ５に通知することによって、同伴者のカテゴリに合った情報提供を受けられるよう考慮したものである。例えば、現在の同伴者のカテゴリ（友人、会社の上司、家族など選択式）と現在位置とをサービスプロバイダ５に通知すれば、カテゴリに合わせた近くのお店（レストランなど）で使える割引クーポンの配信などが可能となる。
第４の実施の形態である付帯状況利用装置１００の構成図を図１８に示す。第３の実施の形態を表す図１３との相違点は、付帯者カテゴリ情報を検出するための付帯者カテゴリ検出部４０１を付加したことである。
以上のように構成された第４の実施の形態の動作を図１９のフローチャートを用いて説明する。ユーザ端末１ａ側では、ステップｄ１において、ユーザは自身の端末１ａでＷＡＮ３にアクセスし、例えば、クーポン配信のホームページを選択する。このとき、ステップｄ２〜ｄ４で、ユーザＩＤ、現在位置情報、付帯者のカテゴリをそれぞれ検出し、サービスプロバイダ５に送信する。一方、サービスプロバイダ５側では、ステップｅ１〜ｅ３により、ユーザ端末１ａから送信されるユーザＩＤ、現在位置情報、付帯者のカテゴリをそれぞれ受信する。次にサービスプロバイダ５は、ステップｅ４で付帯者カテゴリと現在位置とに応じて使用可能な電子クーポンを検索する。付帯者カテゴリと現在位置とに合った電子クーポンが検索されれば、ステップｅ５でユーザ端末１ａに送信する。ユーザ端末１ａは、そのクーポンをステップｄ５で受信する。
以上説明したように、第４の実施の形態によれば、ユーザがいかなるカテゴリの者と同伴しているかをサービスプロバイダ５に通知することによって、同伴者のカテゴリに合った情報提供を受けることが可能となる。たとえば、図２０に示される携帯電話１ａの画面表示例のように、ユーザが会社の同僚と同伴していることをサービスプロバイダ５に携帯電話１ａで通知することで、その位置に近い居酒屋で使える割引クーポンが携帯電話１ａに電子メールで配信され（図２０（ａ））、また、ユーザが家族と同伴していることをサービスプロバイダ５に携帯電話１ａで通知することで、その位置に近い遊園地で使える割引クーポンが携帯電話１ａに電子メールで配信される（図２０（ｂ））。
（第５の実施の形態）
第５の実施の形態は、ユーザが何名の者と同伴しているかをサービスプロバイダ５に通知することによって、同伴者の数に合った情報提供を受けられるよう考慮したものである。例えば、同伴者の数と現在位置とをサービスプロバイダ５に通知すれば、お店の空き状況通知、その員数でいけば割引してくれるクーポン配信などのサービスが実現できる。
第５の実施の形態である付帯状況利用装置１００の構成図を図２１に示す。第３の実施の形態を表す図１３との相違点は、付帯者数を検出するための付帯者数検出部５０１を付加したことである。
以上のように構成された第５の実施の形態の動作を図２２のフローチャートを用いて説明する。ユーザ端末１ａ側では、ステップｆ１において、ユーザは自身の端末１ａでＷＡＮ３にアクセスし、例えば、クーポン配信のホームページを選択する。このとき、ステップｆ２〜ｆ４で、ユーザＩＤ、現在位置情報、付帯者数をそれぞれ検出し、サービスプロバイダ５に送信する。一方、サービスプロバイダ５側では、ステップｇ１〜ｇ３により、ユーザ端末１ａから送信されるユーザＩＤ、現在位置情報、付帯者の員数情報をそれぞれ受信する。次にサービスプロバイダ５は、ステップｇ４で付帯者数と現在位置とに応じて使用可能な電子クーポンを検索する。付帯者数と現在位置とに合った電子クーポンが検索されれば、ステップｇ５でユーザ端末１ａに送信する。ユーザ端末１ａは、そのクーポンをステップｆ５で受信する。
以上説明したように、第５の実施の形態によれば、ユーザが何名の者と同伴しているかをサービスプロバイダ５に通知することによって、同伴者の数に合ったサービスを受けることが可能となる。たとえば、図２３に示される携帯電話１ａの画面表示例のように、ユーザが４名の同伴者と一緒にいることをサービスプロバイダ５に携帯電話１ａで通知することで、５人席が空いているレストランや、５人で入場すると人数割引を受けることができるレストラン等を紹介する情報が携帯電話１ａに配信される。
以上、本発明に係る付帯状況利用装置について、５つの実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではない。
たとえば、これらの実施の形態を適宜組み合わせた構成を備える付帯状況利用装置も本発明の一実施の形態である。一例として、図２４の構成例に示されるように、第１〜第５の実施の形態における付帯状況利用装置が備える全ての構成要素を備える１つの付帯状況利用装置として本発明を実現してもよい。なお、図２４において、利用行動判断予測部６０２は、第１の実施の形態の付帯状況依存操作行動判断部１０５、第２の実施の形態の付帯状況依存移動予測部２０３及び第３〜第５の実施の形態の付帯状況依存サービス利用行動判断部３０３の機能を併せ持つ処理部であり、サービス提供部６０１は、第１の実施の形態の機能・コンテンツ提供部１０６、第２の実施の形態のサービス提供部２０４及び第３〜第５の実施の形態のサービス提供部３０４を併せ持つ処理部である。
つまり、本発明に係る付帯状況利用装置は、現在及び過去において、（１）ユーザと一緒にいる付帯者、（２）付帯者のカテゴリ、（３）付帯者の数、（４）ユーザの居場所、（５）ユーザが利用するサービスの種別、及び、（６）これらの任意の組み合わせ、の点で共通するケースに特有のユーザの行動、つまり、（１）ユーザの機器操作、（２）ユーザの行き先、及び、（３）ユーザが利用したサービス等、に応じた種別のサービスをユーザに提供するものである。これらの各種要因は、本発明に係る付帯状況利用装置を適用する装置の種類やシステムの種類等に応じて適宜選択して決定すればよい。

産業上の利用の可能性

本発明は、ユーザが一緒いる付帯者に応じて、機器を自動制御したり、コンテンツや各種情報をユーザが使用する機器に配信したりする付帯状況利用装置として、例えば、携帯電話機、カーナビゲーション装置、ＰＤＡ、ホームサーバ等に組み込む付帯状況利用装置として利用することができる。

本発明は、ユーザが誰と一緒にいるのかに応じて、当該ユーザに提供する機器機能、コンテンツ又はサービスを変更する技術に関するものである。

近年、ユーザの状況（位置など）をセンシングし、その状況に応じたサービスを提供する技術が知られている。例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）、ＰＨＳ（Personal Handyphone System）の基地局、ジャイロセンサなどによりユーザの現在位置を逐次特定し、当該ユーザの移動履歴から将来の移動エリアを予測して、当該エリアに関連したサービス情報を提供するものがある（たとえば、特開２０００−２９３５４０号公報に記載の技術）。

しかしながら、上記従来の技術では、いつ、どこで、何を利用したかの情報をもとにユーザの行動に合ったサービスを提供できるが、ユーザの行動は必ずしもその者の嗜好のみに基づき決まるものではなく、当該ユーザの「付帯状況」を考慮しなければ最適なサービスを提供できない。ここで、ユーザの付帯状況とは、当該ユーザが誰と一緒にいるのかという状況をいう（ユーザと一緒にいる者を「付帯者」又は「同伴者」という）。

そこで、本発明は、かかる点に鑑み、ユーザの付帯状況に応じて当該ユーザに最適な機器機能、コンテンツ又はサービスを提供することが可能な付帯状況利用装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る付帯状況利用装置は、情報の提供及び役務を含むサービスをユーザに提供する装置であって、ユーザと一緒にいる付帯者を検出する付帯者検出手段と、検出された付帯者に基づいてサービスを決定し、決定されたサービスを前記ユーザに提供するサービス提供手段とを備えることを特徴とする。これによって、ユーザは、一緒にいる付帯者に特有の最適なサービスを受けることが可能となる。

ここで、前記付帯状況利用装置はさらに、前記ユーザによる機器の操作を検出する機器操作検出手段と、検出された機器操作の履歴と当該機器操作の際に前記付帯者検出手段によって検出された付帯者を示す付帯者情報とを関連付けて蓄積する蓄積手段と、前記付帯者検出手段によって新たに検出された付帯者と前記蓄積手段に蓄積された機器操作履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者が共通するケースに特有の機器操作行動を判断する判断手段とを備え、前記サービス提供手段は、前記特有の機器操作行動に応じたサービスを前記ユーザに提供してもよい。これによって、ユーザは、付帯者と一緒にいるときに、その付帯者と過去によく行った機器操作に応じた最適なサービスを受けることが可能となる。

また、前記付帯状況利用装置はさらに、前記ユーザの現在位置を検出する位置検出手段と、検出された現在位置に基づく前記ユーザの移動履歴と前記ユーザが移動する際に前記付帯者検出手段によって検出された付帯者を示す付帯者情報とを関連付けて蓄積する蓄積手段と、前記位置検出手段により新たに検出された前記ユーザの現在位置と、前記付帯者検出手段により新たに検出された付帯者と、前記蓄積手段に蓄積された移動履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者が共通するケースに特有の行き先を判断する判断手段とを備え、前記サービス提供手段は、前記特有の行き先に応じたサービスを前記ユーザに提供してもよい。これによって、ユーザは、付帯者と一緒にいるときに、その付帯者と過去によく行った場所に関する情報を、その場所に着く前に、取得することが可能となる。

また、前記付帯状況利用装置はさらに、前記ユーザが利用したサービスを検出するサービス検出手段と、検出されたサービスの利用履歴と前記ユーザがサービスを利用した際に前記付帯者検出手段によって検出された付帯者を示す付帯者情報とを関連付けて蓄積する蓄積手段と、前記付帯者検出手段により新たに検出された付帯者と、前記蓄積手段に蓄積された利用履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者が共通するケースに特有の利用サービスを判断する判断手段とを備え、前記サービス提供手段は、前記特有の利用サービスに応じたサービスを前記ユーザに提供してもよい。これによって、ユーザは、付帯者と一緒にいるときに、その付帯者と過去によく利用したサービスに関連するサービスを自動的に受けることが可能となる。

また、前記付帯状況利用装置はさらに、前記ユーザが利用したサービスを検出するサービス検出手段と、前記付帯者のカテゴリを検出する付帯者カテゴリ検出手段と、検出されたサービスの利用履歴と前記ユーザがサービスを利用した際に前記付帯者カテゴリ検出手段によって検出されたカテゴリを示すカテゴリ情報とを関連付けて蓄積する蓄積手段と、前記付帯者カテゴリ検出手段により新たに検出されたカテゴリと、前記蓄積手段に蓄積された利用履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者のカテゴリが共通するケースに特有の利用サービスを判断する判断手段とを備え、前記サービス提供手段は、前記特有の利用サービスに応じたサービスを前記ユーザに提供してもよい。これによって、ユーザは、付帯者と一緒にいるときに、その付帯者のカテゴリに対応した最適なサービスを受けることが可能となる。

また、前記付帯状況利用装置はさらに、前記付帯者の数を検出する付帯者数検出手段と、前記ユーザが利用したサービスを検出するサービス検出手段と、検出されたサービスの利用履歴と前記ユーザがサービスを利用した際に前記付帯者数検出手段によって検出された数を示す数情報とを関連付けて蓄積する蓄積手段と、前記付帯者数検出手段により新たに検出された数と、前記蓄積手段に蓄積された利用履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者の数が共通するケースに特有の利用サービスを判断する判断手段とを備え、前記サービス提供手段は、前記特有の利用サービスに応じたサービスを前記ユーザに提供してもよい。これによって、ユーザは、付帯者と一緒にいるときに、その付帯者の数に対応した最適なサービスを受けることが可能となる。

以上のように、本発明によれば、ユーザが誰と一緒にいるのかを示す付帯者情報を検出するための付帯者情報検出部を設け、この付帯者情報の履歴と、当該ユーザの機器操作履歴、移動履歴又はサービス利用履歴とをもとに、現在の付帯者と過去において一緒にいた時に特有のユーザ行動を判断し、この特有のユーザ行動に応じた機器機能、コンテンツ又はサービスを提供することとしたので、当該ユーザに最適な機器機能、コンテンツ又はサービスを提供することができる。

なお、本発明は、このような付帯状況利用装置として実現することができるだけでなく、その構成要素をステップとする付帯状況利用方法として実現したり、パーソナルコンピュータ等で実行されるプログラムとして実現したり、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現したりすることもできる。

図１は、本発明のシステムの全体構成を示すブロック図である。本システムは、ＤＴＶ（デジタルテレビ）、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、ＰＤＡ（個人用の携帯情報端末）、ＭＤコンポ、ＤＶＤレコーダなどのネットワーク接続可能な家電機器１、携帯電話、カーナビ、ＰＤＡなどのモバイル環境におけるネットワーク接続可能なユーザ端末１ａ、有線又は無線のネットワークから構成されるＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）２、ＷＡＮ（インターネットなどの広域通信網）３、ＬＡＮ２をＷＡＮ３に接続するルータ４、ルータ４を通して家庭内の家電機器１や外出先のユーザ端末１ａにサービスを提供するサービスプロバイダ５から構成される。付帯状況利用装置１００は、ユーザが誰と一緒にいるのかに応じた機器機能、コンテンツ又はサービスを提供する装置である。家庭内の付帯状況利用装置１００は、種々の家電機器１とともにＬＡＮ２に接続される。また、各ユーザ端末１ａにもそれぞれ付帯状況利用装置１００が搭載される。

以下、図１中の付帯状況利用装置１００に係る第１〜第５の実施の形態を説明する。
（第１の実施の形態）
第１の実施の形態は、付帯者がいるときに特有のユーザの機器操作行動を特定して、付帯者も含めて最適な機器設定やコンテンツの提供ができるように考慮したものである。

第１の実施の形態である付帯状況利用装置１００の構成図を図２に示す。図２の付帯状況利用装置１００は、付帯者ＩＤ検出部１０１と、付帯者ＩＤデータベース１０２と、機器操作検出部１０３と、操作履歴データベース１０４と、付帯状況依存操作行動判断部１０５と、機能・コンテンツ提供部１０６とを備えている。付帯者ＩＤ検出部１０１は、例えば家電機器１の操作の際にユーザが誰と一緒にいるのかを示す付帯者情報（付帯者ＩＤ）を検出する。付帯者ＩＤデータベース１０２は、検出された付帯者ＩＤの履歴を蓄積する。機器操作検出部１０３は、機器操作を検出する。操作履歴データベース１０４は、検出された機器操作の履歴を蓄積する。付帯者ＩＤの履歴と機器操作履歴とは、検出時刻を以て互いに関連付けられる。付帯状況依存操作行動判断部１０５は、付帯者ＩＤ検出部１０１により新たに検出された付帯者ＩＤと、付帯者ＩＤデータベース１０２に蓄積された付帯者ＩＤの履歴と、操作履歴データベース１０４に蓄積された機器操作履歴とをもとに、ユーザが現在の付帯者と過去において一緒にいた時に特有の機器操作行動を判断する。機能・コンテンツ提供部１０６は、当該特有の機器操作行動に応じた機器機能又はコンテンツをユーザに提供する。

以上のように構成された第１の実施の形態の動作を図３及び図４のフローチャートを用いて説明する。

図３中のステップａ１は、機器操作の検出ステップである。機器操作検出部１０３により、機器の操作を検出する。機器操作が検出されればステップａ２へ。なければ引き続き機器の操作を待ち受ける。

ステップａ２は、機器操作ログの記録ステップである。ステップａ１で検出された操作を操作履歴データベース１０４に蓄積する。図５に履歴記述子の一例を示す。操作履歴データベース１０４には、図６に示すような操作履歴（＜ＤｅｖｉｃｅＩＤ＞，＜Ｔｉｍｅ＞，＜Ｃｏｍｍａｎｄ＞，＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞）が蓄積される。なお、図５に示した履歴記述子は第１〜第５の実施の形態に共通とする。

ステップａ３は、付帯者の検出ステップである。付帯者ＩＤ検出部１０１により、付帯者の有無を検出する。付帯者がいればステップａ４へ。いなければステップａ７へ進む。ここで、例えば付帯者がＰＤＡのような無線によるネットワーク接続可能な機器を持つ場合、無線ＬＡＮカードのＭＡＣ（Media Access Control）アドレスなどにより付帯者（又は付帯者の所有物）を特定することができる。より近くに付帯者がいることを検出するには、近距離無線により、ユーザとメールアドレスなどのＩＤ情報を交換すればよい。

ステップａ４は、付帯者ＩＤの記録ステップである。ステップａ３で検出された付帯者情報を、図６の＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞に示すように、操作履歴データベース１０４に蓄積されている操作ログと、検出時刻により関連付けて付帯者ＩＤデータベース１０２に記録する。例えば、図６中の履歴（１）は、ＤＴＶ（＜ＤｅｖｉｃｅＩＤ＞ＤＴＶ．ｘｘｘ−ｎｅｔ）で、時刻（＜Ｔｉｍｅ＞２００２／０９／２８／Ｓａｔ／２１：５３：０４）に、番組コンテンツ（＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞ｘｘｘ−００３−ｘｘｘｘｘ）を、付帯者（＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞ａａａ．ｃｏ．ｊｐ）と一緒に、閲覧（＜Ｃｏｍｍａｎｄ＞ｐｌａｙ）していることを表している。なお、＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞の数字部分、すなわち履歴（１）の場合の「００３」は、例えばＥＰＧ（Electronic Program Guide）などの番組のジャンル情報を数字にエンコードしたものであって、ジャンル番号を表す。＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞の「ＮＵＬＬ」は、ユーザが１人でいることを表す。

ステップａ５は、付帯者ありの場合に特有の機器操作行動を分析するステップである。付帯状況依存操作行動判断部１０５により、検出された付帯者ＩＤに関連する履歴を分析し、付帯者ありの場合に特有のユーザの操作行動を特定してステップａ６へ進む。例えば図６において、履歴（１）、（２）、（５）は付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」がいる際のユーザの操作ログであるが、＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞のジャンル番号００３及び００７が付帯者に特有であることが分かる。すなわち、履歴（３）、（４）において、履歴（１）、（２）と同一曜日、同一時間帯であるにもかかわらず、ユーザは付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と一緒にいないときはジャンル番号００１及び００６のコンテンツを閲覧している。また、履歴（６）において、履歴（５）と同一曜日、同一時間帯であるにもかかわらず、ユーザは付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と一緒にいないときはジャンル番号００６のコンテンツを閲覧している。このようにして、付帯者がいるときに特有のコンテンツ情報が特定される。同様にして、付帯者がいるときに特有の機器操作を特定することもできる。なお、ステップａ５の詳細な手順は改めて説明する。

ステップａ６は、付帯者ありの場合に特有の機能・コンテンツを提供するステップである。ステップａ５により特定された特有の機器操作行動に関連する機能やコンテンツを提供する。例えば、ある友人が自宅へ遊びに来ていて、普段一緒にいるときにアクション映画をよく見ていれば、予めキーワード指定見繕い録画などで蓄積されている番組の中からアクション映画を推薦する。同様に恋人が来れば、恋人とよく見ているジャンルの映画を推薦する。また、子供がいるときには、ＤＴＶのリモコン操作に際し、暴力シーンなどが含まれるコンテンツを含むチャンネルを自動的にスキップするように機器設定するなどが可能となる。

ステップａ７は、付帯者がいない場合の当該ユーザに特有の機器操作行動を分析するステップである。付帯状況依存操作行動判断部１０５によりユーザに特有の機器操作行動を特定し、ステップａ８へ進む。ユーザに特有の機器操作行動は、付帯者属性＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が「ＮＵＬＬ」のものを選択し、「現在のユーザの操作ログ」の属性値と、「過去のユーザの操作ログ」の属性値とを比較し、一致するものが所定の数あれば関連する操作ログであると判定する。図６の例では、履歴（４）、（６）からユーザは１人でいるときにはジャンル００６のコンテンツを好むことが分かり、また履歴（７）からＭＤコンポ（＜ＤｅｖｉｄｅＩＤ＞ＭＤ．ｘｘｘ−ｎｅｔ）でジャンル０１２の音楽を好んで聞いていることが分かる。したがって、例えば、現在の操作ログの＜ＤｅｖｉｃｅＩＤ＞が「ＤＶＤ．ｘｘｘ−ｎｅｔ」ならば履歴（４）を、「ＭＤ．ｘｘｘ−ｎｅｔ」ならば履歴（７）を選択する。選択された履歴が複数ある場合には、例えば属性値の頻度が多いものを選択するなどすればよい。また、ユーザ自身に複数の候補を提示して選択させてもよい。

ステップａ８は、ユーザに特有の機能・コンテンツを提供するステップである。付帯者が存在しないので、ユーザに特有の機器操作行動に関連する機能やコンテンツを提供する。図６からは、履歴（３）、（４）、（６）においてユーザはジャンル番号００１や００６のコンテンツを閲覧しているので、同ジャンルのＴＶ番組又はＤＶＤソフトを推薦する。

ここで、上記ステップａ５による付帯者ありの場合に特有の機器操作行動を特定するための詳細手順を、図４のフローチャートを用いて説明する。以下の処理は全て、付帯状況依存操作行動判断部１０５により実行される。なお、図４の処理は図３のステップａ３において付帯者の存在が確認済みであることを前提としている。

ステップａ５１は、現在の付帯者に関連する操作ログを抽出するステップである。操作履歴データベース１０４に記憶されている操作ログの中から、付帯者ＩＤデータベース１０２中の付帯者ＩＤの履歴をもとに、属性値＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が図３のステップａ３で検出された付帯者情報と一致する操作ログを選択する。例えば付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と再度一緒にいる場合には、図６中の履歴（１）、（２）、（５）が選択され、その数Ｍが３となる。

ステップａ５２は、現在の付帯者に関連しない操作ログを抽出するステップである。操作履歴データベース１０４に記憶されている操作ログの中から、付帯者ＩＤデータベース１０２中の付帯者ＩＤの履歴をもとに、付帯者属性＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が図３のステップａ３で検出された付帯者情報を含まない操作ログを選択する。例えば図６中の履歴（３）、（４）、（６）、（７）が選択され、その数Ｎが４となる。

ステップａ５３は、操作ログ間の属性値比較ステップである。ステップａ５１で抽出されたＭ個の「現在の付帯者に関連する操作ログ」と、ステップａ５２で抽出されたＮ個の「現在の付帯者に関連しない操作ログ」との全ての組み合わせ（ここでは３×４＝１２通り）について、付帯者属性以外の属性について全ての属性値を比較する。図６の例では、＜ＤｅｖｉｃｅＩＤ＞、＜Ｔｉｍｅ＞、＜Ｃｏｍｍａｎｄ＞、＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞について比較することになる。ここで、属性＜Ｔｉｍｅ＞における比較は、例えば２１時台などの「時間帯」や「曜日」の一致、あるいは「所定の範囲の時間差は一致とみなす（プラスマイナス１０分など）」で比較すればよい。

ステップａ５４は、現在の付帯者に特有の操作ログを判定するステップである。ステップａ５１で抽出されたＭ個の「現在の付帯者に関連する操作ログ」のうちステップａ５３による属性値比較において１つでも属性値が異なると判断された操作ログを、「現在の付帯者に特有の操作ログ」と判定する。図６の例では、＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞の不一致から、履歴（１）、（２）、（５）が現在の付帯者に特有の操作ログと判定される。

ステップａ５５は、現在のユーザ操作に関連する操作ログを判定するステップである。ステップａ５４で「現在の付帯者に特有の操作ログ」と判定された操作ログの中から、現在のユーザ操作に関連する操作ログを選択する。具体的には、「現在の付帯者に特有の操作ログ」の属性値と、「現在のユーザの操作ログ」の属性値とを比較し、一致するものが所定数あれば関連する操作ログであると判定する。図６の例では、ＤＴＶのスイッチをオンにすれば、＜ＤｅｖｉｃｅＩＤ＞が「ＤＴＶ．ｘｘｘ−ｎｅｔ」で一致している履歴（１）が選択され、特有の＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞であるジャンル００３の番組のチャネルを自動的に選局することとなる。この際、＜ＤｅｖｉｃｅＩＤ＞だけのマッチングではなく、＜Ｔｉｍｅ＞や＜Ｃｏｍｍａｎｄ＞などの属性値の一致も判定し、より状況に応じた機能やコンテンツの推薦をする。例えば、ユーザがＤＶＤレコーダを操作したのであれば、関連する履歴は（２）、（５）の２つあるが、＜Ｔｉｍｅ＞である曜日を考慮して、今が火曜日であれば履歴（５）を選択し、ジャンル００７のコンテンツを推薦すればよい。この推薦方法は一例であり、曜日が全く一致しない場合は、より閲覧頻度の高いジャンル００３を推薦してもよいし、関連するジャンルのコンテンツ全てをユーザに提示して選択させてもよい。現在のユーザ操作に関連する操作ログがあれば図３のステップａ６へ、なければ図３のステップａ７へ進む。

以上説明したように、第１の実施の形態によれば、ユーザが付帯者と会った瞬間に、その者と一緒にいる時に特有の機器操作を特定することにより、付帯者も含めて最適な機器設定やコンテンツの提供が可能となる。たとえば、図７に示されるＤＴＶ１の画面表示例のように、ユーザが番組推薦のメニューを選択したときに、友人と一緒にいる場合であれば、その友人と過去によく見ていたアクション映画の推薦画面が表示され（図７（ａ））、恋人と一緒にいる場合であれば、その恋人と過去によく見ていた恋愛映画の推薦画面が表示され（図７（ｂ））、子供と一緒にいる場合であれば、成人向け番組を除く番組の紹介画面が表示されたりする（図７（ｃ））。
（第２の実施の形態）
第２の実施の形態は、付帯者がいるときに特有のユーザの移動行動を特定して、付帯者も含めてユーザのいる場所に合わせたサービスの提供ができるように考慮したものである。

第２の実施の形態である付帯状況利用装置１００の構成図を図８に示す。図８の付帯状況利用装置１００は、付帯者ＩＤ検出部１０１と、付帯者ＩＤデータベース１０２と、位置情報検出部２０１と、移動履歴データベース２０２と、付帯状況依存移動予測部２０３と、サービス提供部２０４とを備えている。付帯者ＩＤ検出部１０１は、例えば端末１ａを持ったユーザが誰と一緒にいるのかを示す付帯者情報（付帯者ＩＤ）を検出する。付帯者ＩＤデータベース１０２は、検出された付帯者ＩＤの履歴を蓄積する。位置情報検出部２０１は、ユーザの現在位置を検出する。移動履歴データベース２０２は、検出された当該ユーザの移動履歴を蓄積する。付帯者ＩＤの履歴とユーザの移動履歴とは、検出時刻を以て互いに関連付けられる。付帯状況依存移動予測部２０３は、付帯者ＩＤ検出部１０１により新たに検出された付帯者ＩＤと、位置情報検出部２０１により新たに検出されたユーザの現在位置と、付帯者ＩＤデータベース１０２に蓄積された付帯者ＩＤの履歴と、移動履歴データベース２０２に蓄積された移動履歴とをもとに、ユーザが現在の付帯者と過去において一緒にいた時に特有の行き先を判断する。サービス提供部２０４は、当該特有の行き先に応じたサービスをユーザに提供する。

以上のように構成された第２の実施の形態の動作を図９及び図１０のフローチャートを用いて説明する。

図９中のステップｂ１は、ユーザ位置の検出ステップである。位置情報検出部２０１により、ユーザの位置情報（今いる場所）を検出する。ユーザ位置の検出は、例えばＧＰＳにより緯度・経度情報として取得できる。最近では、携帯電話でもユーザ位置を特定することができる。ユーザの位置が検出されればステップｂ２へ。なければ引き続き位置検出結果を待ち受ける。

ステップｂ２は、移動履歴を記録するステップである。ステップｂ１で検出された位置情報を移動履歴データベース２０２に蓄積する。このとき、位置情報は地図情報を用いて住所（郵便番号など）やランドマーク（デパート、図書館、本屋など）に変換して蓄積する。図１１に、移動履歴データベース２０２に蓄積される履歴の一例（＜Ｔｉｍｅ＞，＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞）を示す。

ステップｂ３は、付帯者の検出ステップである。付帯者ＩＤ検出部１０１により、付帯者の有無を検出する。付帯者がいればステップｂ４へ、いなければステップｂ７へ進む。ここで、付帯者情報の検出には、ユーザとメールアドレスなどのＩＤ情報を交換すればよい。

ステップｂ４は、付帯者ＩＤの記録ステップである。ステップｂ３で検出された付帯者情報を、図１１の＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞に示すように、移動履歴データベース２０２に蓄積されている移動履歴と、検出時刻により関連付けて付帯者ＩＤデータベース１０２に記録する。例えば、図１１中の履歴（１）は、時刻（＜Ｔｉｍｅ＞２００２／０９／２９／Ｓｕｎ／１０：０７：０４）に、場所（＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞ＣｏｆｆｅｅＳｈｏｐ）で、付帯者（＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞ａａａ．ｃｏ．ｊｐ）と一緒にいることを表している。

ステップｂ５は、付帯者ありの場合に特有の行き先を分析するステップである。付帯状況依存移動予測部２０３により、検出されたＩＤを持つ付帯者と一緒にいる時に特有の行き先を特定してステップｂ６へ進む。例えば図１１において、履歴（１）、（２）は、付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」とコーヒーショップ（Coffee Shop）で待ち合わせて、その後映画館（Theater）に行っていることを表している。図１１中の「Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ／Ｍｏｎｔｈ」はどのくらいの頻度でその行動が行われているかを表しており、日曜日には月に２回はコーヒーショップと映画館に行っていることが分かる。なお、ステップｂ５の詳細な手順は改めて説明する。

ステップｂ６は、付帯者ありの場合に特有の行き先に合わせたサービスを提供するステップである。ステップｂ５により特定された特有の行き先に合わせたサービスを提供する。例えば、付帯者と一緒によく行っている場所に関連する情報をユーザ端末１ａがＷＡＮ３を通じて検索して提示する。ユーザ端末１ａがカーナビであれば、車に一緒に乗り込んだ瞬間に、行き先で付帯者とともに必要となる情報を検索・提示する。

ステップｂ７は、付帯者がいない場合の当該ユーザに特有の行き先を特定するステップである。付帯状況依存移動予測部２０３によりユーザに特有の行き先を特定し、ステップｂ８へ進む。ユーザに特有の行き先は、付帯者属性＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が「ＮＵＬＬ」のものを選択し、「現在のユーザの移動履歴」と「過去のユーザの移動履歴」との属性値＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞を比較し、一致するものがあれば選択し、選択された移動履歴と時間的に引き続き連続している移動履歴を、ユーザが次に訪れる行き先と判定する。図１１の例では、履歴（３）、（４）から、ユーザは日曜日に１人でいるときには午前中は家（Home）で過ごし、午後から本屋（Book Shop）へ出かけていることが分かる。したがって、例えば、現在ユーザが１人で家にいることが検出されれば、次に本屋へ行くであろうと予測する。

ステップｂ８は、ユーザに特有の行き先に合わせたサービスを提供するステップである。付帯者が存在しないので、ユーザに特有の行き先に関連する情報提供をする。

ここで、上記ステップｂ５による付帯者ありの場合に特有の行き先を特定するための詳細手順を、図１０のフローチャートを用いて説明する。以下の処理は全て、付帯状況依存移動予測部２０３により実行される。なお、図１０の処理は図９のステップｂ３において付帯者の存在が確認済みであることを前提としている。

ステップｂ５１は、現在の付帯者に関連する移動履歴を抽出するステップである。移動履歴データベース２０２に記憶されている移動履歴の中から、付帯者ＩＤデータベース１０２中の付帯者ＩＤの履歴をもとに、属性値＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が図９のステップｂ３で検出された付帯者情報と一致する移動履歴を選択する。例えば付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と再度一緒にいる場合には、図１０中の履歴（１）、（２）が選択され、その数Ｍが４（月に２回の同様の移動履歴があるので）となる。

ステップｂ５２は、現在の付帯者に関連しない移動履歴を抽出するステップである。移動履歴データベース２０２に記憶されている移動履歴の中から、付帯者ＩＤデータベース１０２中の付帯者ＩＤの履歴をもとに、付帯者属性＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が図９のステップｂ３で検出された付帯者情報を含まないものを選択する。例えば図１１中の履歴（３）、（４）が選択され、その数Ｎが４（月に２回の同様の移動履歴があるので）となる。

ステップｂ５３は、移動履歴間の属性値比較ステップである。ステップｂ５１で抽出されたＭ個の「現在の付帯者に関連する移動履歴」と、ステップｂ５２で抽出されたＮ個の「現在の付帯者に関連しない移動履歴」との全ての組み合わせ（ここでは４×４＝１６通り）について、付帯者属性以外の属性について全ての属性値を比較する。図１１の例では、＜Ｔｉｍｅ＞、＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞について比較することになる。ここで、属性＜Ｔｉｍｅ＞における比較は、例えば１０時台などの「時間帯」や「曜日」の一致、あるいは「所定の範囲の時間差は一致とみなす（プラスマイナス１０分など）」で比較すればよい。＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞についても、郵便番号やランドマーク名なら文字列一致、ＧＰＳなどから得られる緯度経度情報であれば、所定の範囲の緯度経度差は一致とみなすなどすればよい。

ステップｂ５４は、現在の付帯者に特有の移動履歴を判定するステップである。ステップｂ５１で抽出されたＭ個の「現在の付帯者に関連する移動履歴」のうちステップｂ５３による属性値比較において１つでも属性値が異なると判断された移動履歴を「現在の付帯者に特有の移動履歴」と判定する。図１１の例では、＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞の不一致から、履歴（１）、（２）が現在の付帯者に特有の移動履歴と判定される。

ステップｂ５５は、現在の移動履歴に関連する移動履歴を判定するステップである。ステップｂ５４で「現在の付帯者に特有の移動履歴」と判定された移動履歴の中から、現在の移動履歴に関連する履歴を選択する。具体的には、まず、属性値＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞について、「現在のユーザの移動履歴」と「現在の付帯者に特有の移動履歴」とを比較して一致するものがあれば選択し、選択された移動履歴と時間的に引き続き連続している移動履歴を、ユーザが現在の付帯者と一緒に次に訪れる行き先と判定する。図１１の例では、現在ユーザがコーヒーショップに付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」といれば、履歴（２）から次は映画館に行くものと予測し、映画に関連する情報を提供したり、車であればその映画を上映している映画館の位置をカーナビに設定したりすることができる。この情報提供方法は一例であり、複数の＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞が選択された場合には、より移動頻度の多い行き先に関する情報を推薦してもよいし、本日のこれまでの移動履歴を複数反映させて決めてもよい。例えば、コーヒーショップに行った後の行き先として、ブティックと映画館のように複数の候補があるときに、コーヒーショップに行く前の複数の立ち寄り先を考慮する。例えば、本屋、デパートの順に立ち寄った後は映画館に行っている履歴が多いなどと分析し、次の行き先を予測して関連する情報を提供する。現在の移動履歴に関連する移動履歴があれば図９のステップｂ６へ、なければ図９のステップｂ７へ進む。

以上説明したように、第２の実施の形態によれば、ユーザが付帯者と会った瞬間に、その者と一緒にいるときに特有の行き先を特定することにより、付帯者も含めてユーザの行き先に合わせたサービスの提供が可能となる。たとえば、図１２（ａ）に示される携帯電話１ａの画面表示例のように、ユーザが付帯者と一緒にいるときに携帯電話１ａで遊び場所に関するお薦め情報を検索した場合であれば、その付帯者とよく行っている場所に関する情報（例えば、ある映画館で上映している映画の紹介）が表示され、また、図１２（ｂ）に示されるカーナビ１ａの画面表示例のように、ユーザが付帯者と一緒に車に乗り込んだ瞬間に、付帯者とよく行っている場所に関する情報（例えば、遊園地の紹介）がカーナビ１ａの画面に表示される。
（第３の実施の形態）
第３の実施の形態は、付帯者がいるときに特有のユーザのサービス利用行動を特定して、付帯者も含めてユーザのいる場所とサービス利用履歴に合わせたサービスの提供ができるように考慮したものである。

第３の実施の形態である付帯状況利用装置１００の構成図を図１３に示す。図１３の付帯状況利用装置１００は、付帯者ＩＤ検出部１０１と、付帯者ＩＤデータベース１０２と、位置情報検出部２０１と、移動履歴データベース２０２と、利用サービス検出部３０１と、サービス利用履歴データベース３０２と、付帯状況依存サービス利用行動判断部３０３と、サービス提供部３０４とを備えている。付帯者ＩＤ検出部１０１は、例えば端末１ａを持ったユーザが誰と一緒にいるのかを示す付帯者情報（付帯者ＩＤ）を検出する。付帯者ＩＤデータベース１０２は、検出された付帯者ＩＤの履歴を蓄積する。位置情報検出部２０１は、ユーザの現在位置を検出する。移動履歴データベース２０２は、検出された当該ユーザの移動履歴を蓄積する。利用サービス検出部３０１は、ユーザが利用したサービスを検出する。サービス利用履歴データベース３０２は、検出された当該ユーザのサービス利用履歴を蓄積する。付帯者ＩＤの履歴とユーザの移動履歴及びサービス利用履歴とは、検出時刻を以て互いに関連付けられる。付帯状況依存サービス利用行動判断部３０３は、付帯者ＩＤ検出部１０１により新たに検出された付帯者ＩＤと、位置情報検出部２０１により新たに検出されたユーザの現在位置と、付帯者ＩＤデータベース１０２に蓄積された付帯者ＩＤの履歴と、移動履歴データベース２０２に蓄積された移動履歴と、サービス利用履歴データベース３０２に蓄積された移動履歴とをもとに、ユーザが現在の付帯者と過去において一緒にかつ現在と同じ場所にいた時に特有のサービス利用行動を判断する。サービス提供部３０４は、当該特有のサービス利用行動に応じたサービスをユーザに提供する。

以上のように構成された第３の実施の形態の動作を図１４及び図１５のフローチャートを用いて説明する。

図１４中のステップｃ１は、ユーザ位置の検出ステップである。位置情報検出部２０１により、第２の実施の形態と同様に、ユーザの位置情報（今いる場所）を検出する。ユーザの位置が検出されればステップｃ２へ。なければ引き続き位置検出結果を待ち受ける。

ステップｃ２は、移動履歴の記録ステップである。ステップｃ１で検出された位置情報を移動履歴データベース２０２に蓄積する。図１６に、移動履歴データベース２０２に蓄積される履歴の一例（＜Ｔｉｍｅ＞，＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞）を示す。

ステップｃ３は、サービス利用の検出ステップである。利用サービス検出部３０１により、ユーザが利用したサービスを検出する。

ステップｃ４は、サービス利用履歴の記録ステップである。ステップｃ３で検出されたサービス利用履歴をサービス利用履歴データベース３０２に蓄積する。図１６に、サービス利用履歴データベース３０２に蓄積される履歴の一例（＜ＳｅｒｖｉｃｅＩＤ＞，＜ＩｔｅｍＩＤ＞，＜Ｃｏｓｔ＞）を示す。図１６中の履歴（１）〜（３）では、＜ＳｅｒｖｉｃｅＩＤ＞で示すようにビデオレンタル（Video Rental）のサービスを利用している。

ステップｃ５は、付帯者の検出ステップである。付帯者ＩＤ検出部１０１により、第２の実施の形態と同様に、付帯者の有無を検出する。付帯者がいればステップｃ６へ、いなければステップｃ９へ進む。

ステップｃ６は、付帯者ＩＤの記録ステップである。ステップｃ５で検出された付帯者情報を、図１６の＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞に示すように、移動履歴データベース２０２に蓄積されている移動履歴、及びサービス利用履歴データベース３０２に蓄積されているサービス利用履歴と、検出時刻により関連付けて付帯者ＩＤデータベース１０２に記録する。例えば、図１６において履歴（１）は、時刻（＜Ｔｉｍｅ＞２００２／０９／０７／Ｓａｔ／１９：００：０４）に、場所（＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞ｘｘｘ−ｘｘｘｘ）で、ビデオ（＜ＩｔｅｍＩＤ＞ｘｘｘ−００３−ｘｘｘｘｘ）を、コスト（＜Ｃｏｓｔ＞￥３００）で、付帯者（＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞ａａａ．ｃｏ．ｊｐ）と一緒に、レンタル（＜ＳｅｒｖｉｃｅＩＤ＞ＶｉｄｅｏＲｅｎｔａｌ）したことを表している。

ステップｃ７は、付帯者ありの場合に特有の利用サービスを分析するステップである。付帯状況依存サービス利用行動判断部３０３により、検出されたＩＤを持つ付帯者と一緒にいる時に特有のサービス利用行動を特定してステップｃ８へ進む。例えば図１６において、ビデオレンタルサービスの利用頻度（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ／Ｍｏｎｔｈ）は１３回であり、付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と同伴していればかなり高い頻度でビデオをレンタルしていることが分かる。なお、ステップｃ７の詳細な手順は改めて説明する。

ステップｃ８は、付帯者ありの場合に特有の場所とサービス利用行動に合わせたサービスを提供するステップである。ステップｃ５により特定された特有の場所と利用サービスとに合わせたサービスを提供する。例えば、サービス利用履歴とユーザ位置と付帯者ＩＤとをサービスプロバイダ５で管理すれば、ユーザが付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と同伴してビデオレンタルショップの近くの場所にいれば、よく借りているジャンルのビデオの割引クーポンなどをユーザの携帯している端末１ａにタイムリーに配信することができる。

ステップｃ９は、付帯者がいない場合の当該ユーザに特有のサービス利用行動を分析するステップである。付帯状況依存サービス利用行動判断部３０３によりユーザに特有のサービス利用行動を特定し、ステップｃ１０へ進む。ユーザに特有の利用サービスは、付帯者属性＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が「ＮＵＬＬ」のものを選択し、「現在のユーザのサービス利用履歴」と「過去のユーザのサービス利用履歴」とについて属性値＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞を比較して一致する履歴があれば選択し、同時に記録されている属性値＜ＳｅｒｖｉｃｅＩＤ＞をユーザ固有のその場所での利用サービスとして特定する。

ステップｃ１０は、ユーザに特有のサービス利用行動に合わせたサービスを提供するステップである。付帯者が存在しないので、ユーザ特有の場所とサービス利用行動に関連するサービスを提供する。

ここで、上記ステップｃ７による付帯者ありの場合に特有のサービス利用行動を特定するための詳細手順を、図１５のフローチャートを用いて説明する。以下の処理は全て、付帯状況依存サービス利用行動判断部３０３により実行される。なお、図１５の処理は図１４のステップｃ５において付帯者の存在が確認済みであることを前提としている。

ステップｃ７１は、現在の付帯者に関連するサービス利用履歴を抽出するステップである。サービス利用履歴データベース３０２に記憶されているサービス利用履歴の中から、付帯者ＩＤデータベース１０２中の付帯者ＩＤの履歴をもとに、属性値＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が図１４のステップｃ５で検出された付帯者情報と一致するサービス利用履歴を選択する。例えば付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と再度一緒にいる場合には、図１６中の履歴（１）、（２）、（３）などが選択され、その数Ｍが１３（月に１３回の同様のサービス利用履歴があるので）となる。

ステップｃ７２は、現在の付帯者に関連しないサービス利用履歴を抽出するステップである。サービス利用履歴データベース３０２に記憶されているサービス利用履歴の中から、付帯者ＩＤデータベース１０２中の付帯者ＩＤの履歴をもとに、付帯者属性＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が図１４のステップｃ５で検出された付帯者情報を含まないサービス利用履歴を選択する。例えば図１６中のピザ（Pizza）の宅配サービス（Delivery service）に関する履歴（１４）などが選択され、その数Ｎが８（月に８回の同様のサービス利用履歴があるので）となる。

ステップｃ７３は、サービス利用履歴間の属性値比較ステップである。ステップｃ７１で抽出されたＭ個の「現在の付帯者に関連するサービス利用履歴」と、ステップｃ７２で抽出されたＮ個の「現在の付帯者に関連しないサービス利用履歴」との全ての組み合わせ（ここでは１３×８＝１０４通り）について、付帯者属性以外の属性について全ての属性値を比較する。図１６の例では、＜Ｔｉｍｅ＞、＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞、＜ＳｅｒｖｉｃｅＩＤ＞、＜ＩｔｅｍＩＤ＞、＜Ｃｏｓｔ＞について比較することになる。ここで、属性＜Ｔｉｍｅ＞における比較は、例えば１９時台などの「時間帯」や「曜日」の一致、あるいは「所定の範囲の時間差は一致とみなす（プラスマイナス１０分など）」で比較すればよい。＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞についても郵便番号やランドマーク名なら文字列一致、ＧＰＳなどから得られる緯度経度情報であれば、所定の範囲の緯度経度差は一致とみなすなどすればよい。＜Ｃｏｓｔ＞についても所定の金額差は一致とみなしてもよいし、厳密な一致判定をしてもよい。

ステップｃ７４は、現在の付帯者に特有のサービス利用履歴を判定するステップである。ステップｃ７１で抽出されたＭ個の「現在の付帯者に関連するサービス利用履歴」のうちステップｃ７３による属性値比較において１つでも属性値が異なると判断されたサービス利用履歴を、「現在の付帯者に特有のサービス利用履歴」と判定する。図１６の例では、＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞、＜ＳｅｒｖｉｃｅＩＤ＞、＜ＩｔｅｍＩＤ＞、＜Ｃｏｓｔ＞の不一致から、少なくとも履歴（１）、（２）、（３）が現在の付帯者に特有のサービス履歴と判定され、ユーザが付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と一緒にいるときは、１９時ごろに場所「ｘｘｘ−ｘｘｘｘ」でビデオレンタルサービスを利用し、ジャンル００３のビデオを借りていることが特定される。

ステップｃ７５は、現在の移動履歴に関連するサービス利用履歴を判定するステップである。ステップｂ５４で「現在の付帯者に特有のサービス利用履歴」と判定された履歴の中から、現在のユーザの場所＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞に関連する履歴を選択する。具体的には、まず、属性値＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞について、「現在のユーザの移動履歴」と「現在の付帯者に特有の移動履歴」とを比較して一致するものがあれば選択し、選択された履歴に記録されている利用サービスを、ユーザが現在の付帯者と、今の場所にいる際に利用する固有のサービスとして特定する。図１６の例では、現在ユーザが場所「ｘｘｘ−ｘｘｘｘ」の近くにいて、付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と一緒であると検出されれば、一緒に利用することが多いビデオレンタルサービスが特定される。その情報をビデオレンタルショップや、当該ビデオレンタルショップが加入しているサービスプロバイダ５に通知したり、あるいはサービス利用履歴、ユーザ位置及び付帯者ＩＤをサービスプロバイダ５で管理すれば、ユーザが付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と同伴してビデオレンタルショップの近くの場所にいることを検出すればすぐに、よく借りているジャンルのビデオの割引クーポンなどをユーザの携帯している端末１ａにタイムリーに配信することなどが実現できる。現在の移動履歴に関連するサービス利用履歴があれば図１４のステップｃ８へ、なければ図１４のステップｃ９へ進む。

以上説明したように、第３の実施の形態によれば、付帯者とその現在位置及びサービスの利用履歴を特定することにより、付帯者と一緒によく行く場所で、よく利用するサービスをタイムリーに提供することが可能となる。たとえば、図１７に示される携帯電話１ａの画面表示例のように、ユーザが付帯者と一緒にビデオレンタルショップの近くにいた場合であれば、ユーザが付帯者と一緒にビデオレンタルショップでよく借りていたジャンルのビデオの割引クーポン等がユーザの携帯している携帯電話１ａに電子メール等で配信される。
（第４の実施の形態）
第４の実施の形態は、ユーザがいかなるカテゴリの者と同伴しているかをサービスプロバイダ５に通知することによって、同伴者のカテゴリに合った情報提供を受けられるよう考慮したものである。例えば、現在の同伴者のカテゴリ（友人、会社の上司、家族など選択式）と現在位置とをサービスプロバイダ５に通知すれば、カテゴリに合わせた近くのお店（レストランなど）で使える割引クーポンの配信などが可能となる。

第４の実施の形態である付帯状況利用装置１００の構成図を図１８に示す。第３の実施の形態を表す図１３との相違点は、付帯者カテゴリ情報を検出するための付帯者カテゴリ検出部４０１を付加したことである。

以上のように構成された第４の実施の形態の動作を図１９のフローチャートを用いて説明する。ユーザ端末１ａ側では、ステップｄ１において、ユーザは自身の端末１ａでＷＡＮ３にアクセスし、例えば、クーポン配信のホームページを選択する。このとき、ステップｄ２〜ｄ４で、ユーザＩＤ、現在位置情報、付帯者のカテゴリをそれぞれ検出し、サービスプロバイダ５に送信する。一方、サービスプロバイダ５側では、ステップｅ１〜ｅ３により、ユーザ端末１ａから送信されるユーザＩＤ、現在位置情報、付帯者のカテゴリをそれぞれ受信する。次にサービスプロバイダ５は、ステップｅ４で付帯者カテゴリと現在位置とに応じて使用可能な電子クーポンを検索する。付帯者カテゴリと現在位置とに合った電子クーポンが検索されれば、ステップｅ５でユーザ端末１ａに送信する。ユーザ端末１ａは、そのクーポンをステップｄ５で受信する。

以上説明したように、第４の実施の形態によれば、ユーザがいかなるカテゴリの者と同伴しているかをサービスプロバイダ５に通知することによって、同伴者のカテゴリに合った情報提供を受けることが可能となる。たとえば、図２０に示される携帯電話１ａの画面表示例のように、ユーザが会社の同僚と同伴していることをサービスプロバイダ５に携帯電話１ａで通知することで、その位置に近い居酒屋で使える割引クーポンが携帯電話１ａに電子メールで配信され（図２０（ａ））、また、ユーザが家族と同伴していることをサービスプロバイダ５に携帯電話１ａで通知することで、その位置に近い遊園地で使える割引クーポンが携帯電話１ａに電子メールで配信される（図２０（ｂ））。
（第５の実施の形態）
第５の実施の形態は、ユーザが何名の者と同伴しているかをサービスプロバイダ５に通知することによって、同伴者の数に合った情報提供を受けられるよう考慮したものである。例えば、同伴者の数と現在位置とをサービスプロバイダ５に通知すれば、お店の空き状況通知、その員数でいけば割引してくれるクーポン配信などのサービスが実現できる。

第５の実施の形態である付帯状況利用装置１００の構成図を図２１に示す。第３の実施の形態を表す図１３との相違点は、付帯者数を検出するための付帯者数検出部５０１を付加したことである。

以上のように構成された第５の実施の形態の動作を図２２のフローチャートを用いて説明する。ユーザ端末１ａ側では、ステップｆ１において、ユーザは自身の端末１ａでＷＡＮ３にアクセスし、例えば、クーポン配信のホームページを選択する。このとき、ステップｆ２〜ｆ４で、ユーザＩＤ、現在位置情報、付帯者数をそれぞれ検出し、サービスプロバイダ５に送信する。一方、サービスプロバイダ５側では、ステップｇ１〜ｇ３により、ユーザ端末１ａから送信されるユーザＩＤ、現在位置情報、付帯者の員数情報をそれぞれ受信する。次にサービスプロバイダ５は、ステップｇ４で付帯者数と現在位置とに応じて使用可能な電子クーポンを検索する。付帯者数と現在位置とに合った電子クーポンが検索されれば、ステップｇ５でユーザ端末１ａに送信する。ユーザ端末１ａは、そのクーポンをステップｆ５で受信する。

以上説明したように、第５の実施の形態によれば、ユーザが何名の者と同伴しているかをサービスプロバイダ５に通知することによって、同伴者の数に合ったサービスを受けることが可能となる。たとえば、図２３に示される携帯電話１ａの画面表示例のように、ユーザが４名の同伴者と一緒にいることをサービスプロバイダ５に携帯電話１ａで通知することで、５人席が空いているレストランや、５人で入場すると人数割引を受けることができるレストラン等を紹介する情報が携帯電話１ａに配信される。

以上、本発明に係る付帯状況利用装置について、５つの実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではない。

たとえば、これらの実施の形態を適宜組み合わせた構成を備える付帯状況利用装置も本発明の一実施の形態である。一例として、図２４の構成例に示されるように、第１〜第５の実施の形態における付帯状況利用装置が備える全ての構成要素を備える１つの付帯状況利用装置として本発明を実現してもよい。なお、図２４において、利用行動判断予測部６０２は、第１の実施の形態の付帯状況依存操作行動判断部１０５、第２の実施の形態の付帯状況依存移動予測部２０３及び第３〜第５の実施の形態の付帯状況依存サービス利用行動判断部３０３の機能を併せ持つ処理部であり、サービス提供部６０１は、第１の実施の形態の機能・コンテンツ提供部１０６、第２の実施の形態のサービス提供部２０４及び第３〜第５の実施の形態のサービス提供部３０４を併せ持つ処理部である。

つまり、本発明に係る付帯状況利用装置は、現在及び過去において、（１）ユーザと一緒にいる付帯者、（２）付帯者のカテゴリ、（３）付帯者の数、（４）ユーザの居場所、（５）ユーザが利用するサービスの種別、及び、（６）これらの任意の組み合わせ、の点で共通するケースに特有のユーザの行動、つまり、（１）ユーザの機器操作、（２）ユーザの行き先、及び、（３）ユーザが利用したサービス等、に応じた種別のサービスをユーザに提供するものである。これらの各種要因は、本発明に係る付帯状況利用装置を適用する装置の種類やシステムの種類等に応じて適宜選択して決定すればよい。

本発明は、ユーザが一緒いる付帯者に応じて、機器を自動制御したり、コンテンツや各種情報をユーザが使用する機器に配信したりする付帯状況利用装置として、例えば、携帯電話機、カーナビゲーション装置、ＰＤＡ、ホームサーバ等に組み込む付帯状況利用装置として利用することができる。

図１は、本発明に係るシステムの全体構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の第１の実施の形態における付帯状況利用装置のブロック図である。 図３は、本発明の第１の実施の形態の動作を表すフローチャートである。 図４は、図３の詳細手順を表すフローチャートである。 図５は、履歴記述子の一例を示す図である。 図６は、同伴者を含む機器操作履歴の一例を示す図である。 図７（ａ）は、ユーザが友人と一緒にいる場合のＤＴＶの画面表示例、図７（ｂ）は、ユーザが恋人と一緒にいる場合のＤＴＶの画面表示例、図７（ｃ）は、ユーザが子供と一緒にいる場合のＤＴＶの画面表示例を示す図である。 図８は、本発明の第２の実施の形態における付帯状況利用装置のブロック図である。 図９は、本発明の第２の実施の形態の動作を表すフローチャートである。 図１０は、図９の詳細手順を表すフローチャートである。 図１１は、同伴者を含む移動履歴の一例を示す図である。 図１２（ａ）は、携帯電話の画面表示例を示す図であり、図１２（ｂ）は、カーナビの画面表示例を示す図である。 図１３は、本発明の第３の実施の形態における付帯状況利用装置のブロック図である。 図１４は、本発明の第３の実施の形態の動作を表すフローチャートである。 図１５は、図１４の詳細手順を表すフローチャートである。 図１６は、同伴者を含むサービス利用履歴の一例を示す図である。 図１７は、携帯電話の画面表示例を示す図である。 図１８は、本発明の第４の実施の形態における付帯状況利用装置のブロック図である。 図１９は、本発明の第４の実施の形態の動作を表すフローチャートである。 図２０（ａ）は、居酒屋で使える割引クーポンが携帯電話に配信された様子を示す図であり、図２０（ｂ）は、遊園地で使える割引クーポンが携帯電話に配信された様子を示す図である。 図２１は、本発明の第５の実施の形態における付帯状況利用装置のブロック図である。 図２２は、本発明の第５の実施の形態の動作を表すフローチャートである。 図２３は、携帯電話の画面表示例を示す図である。 図２４は、本発明の付帯状況利用装置の構成例を示す図である。

本発明は、ユーザが誰と一緒にいるのかに応じて、当該ユーザに提供する機器機能、コンテンツ又はサービスを変更する技術に関するものである。

近年、ユーザの状況（位置など）をセンシングし、その状況に応じたサービスを提供する技術が知られている。例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）、ＰＨＳ（Personal Handyphone System）の基地局、ジャイロセンサなどによりユーザの現在位置を逐次
特定し、当該ユーザの移動履歴から将来の移動エリアを予測して、当該エリアに関連したサービス情報を提供するものがある（たとえば、特開２０００−２９３５４０号公報に記載の技術）。

しかしながら、上記従来の技術では、いつ、どこで、何を利用したかの情報をもとにユーザの行動に合ったサービスを提供できるが、ユーザの行動は必ずしもその者の嗜好のみに基づき決まるものではなく、当該ユーザの「付帯状況」を考慮しなければ最適なサービスを提供できない。ここで、ユーザの付帯状況とは、当該ユーザが誰と一緒にいるのかという状況をいう（ユーザと一緒にいる者を「付帯者」又は「同伴者」という）。

そこで、本発明は、かかる点に鑑み、ユーザの付帯状況に応じて当該ユーザに最適な機器機能、コンテンツ又はサービスを提供することが可能な付帯状況利用装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る付帯状況利用装置は、情報の提供及び役務を含むサービスをユーザに提供する装置であって、ユーザと一緒にいる付帯者を検出する付帯者検出手段と、検出された付帯者に基づいてサービスを決定し、決定されたサービスを前記ユーザに提供するサービス提供手段とを備えることを特徴とする。これによって、ユー
ザは、一緒にいる付帯者に特有の最適なサービスを受けることが可能となる。

ここで、前記付帯状況利用装置はさらに、前記ユーザによる機器の操作を検出する機器操作検出手段と、検出された機器操作の履歴と当該機器操作の際に前記付帯者検出手段によって検出された付帯者を示す付帯者情報とを関連付けて蓄積する蓄積手段と、前記付帯者検出手段によって新たに検出された付帯者と前記蓄積手段に蓄積された機器操作履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者が共通するケースに特有の機器操作行動を判断する判断手段とを備え、前記サービス提供手段は、前記特有の機器操作行動に応じたサービスを前記ユーザに提供してもよい。これによって、ユーザは、付帯者と一緒にいるときに、その付帯者と過去によく行った機器操作に応じた最適なサービスを受けることが可能となる。

また、前記付帯状況利用装置はさらに、前記ユーザの現在位置を検出する位置検出手段と、検出された現在位置に基づく前記ユーザの移動履歴と前記ユーザが移動する際に前記付帯者検出手段によって検出された付帯者を示す付帯者情報とを関連付けて蓄積する蓄積手段と、前記位置検出手段により新たに検出された前記ユーザの現在位置と、前記付帯者検出手段により新たに検出された付帯者と、前記蓄積手段に蓄積された移動履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者が共通するケースに特有の行き先を判断する判断手段とを備え、前記サービス提供手段は、前記特有の行き先に応じたサービスを前記ユーザに提供してもよい。これによって、ユーザは、付帯者と一緒にいるときに、その付帯者と過去によく行った場所に関する情報を、その場所に着く前に、取得することが可能となる。

また、前記付帯状況利用装置はさらに、前記ユーザが利用したサービスを検出するサービス検出手段と、検出されたサービスの利用履歴と前記ユーザがサービスを利用した際に前記付帯者検出手段によって検出された付帯者を示す付帯者情報とを関連付けて蓄積する蓄積手段と、前記付帯者検出手段により新たに検出された付帯者と、前記蓄積手段に蓄積された利用履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者が共通するケースに特有の利用サービスを判断する判断手段とを備え、前記サービス提供手段は、前記特有の利用サービスに応じたサービスを前記ユーザに提供してもよい。これによって、ユーザは、付帯者と一緒にいるときに、その付帯者と過去によく利用したサービスに関連するサービスを自動的に受けることが可能となる。

また、前記付帯状況利用装置はさらに、前記ユーザが利用したサービスを検出するサービス検出手段と、前記付帯者のカテゴリを検出する付帯者カテゴリ検出手段と、検出されたサービスの利用履歴と前記ユーザがサービスを利用した際に前記付帯者カテゴリ検出手段によって検出されたカテゴリを示すカテゴリ情報とを関連付けて蓄積する蓄積手段と、前記付帯者カテゴリ検出手段により新たに検出されたカテゴリと、前記蓄積手段に蓄積された利用履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者のカテゴリが共通するケースに特有の利用サービスを判断する判断手段とを備え、前記サービス提供手段は、前記特有の利用サービスに応じたサービスを前記ユーザに提供してもよい。これによって、ユーザは、付帯者と一緒にいるときに、その付帯者のカテゴリに対応した最適なサービスを受けることが可能となる。

また、前記付帯状況利用装置はさらに、前記付帯者の数を検出する付帯者数検出手段と、前記ユーザが利用したサービスを検出するサービス検出手段と、検出されたサービスの利用履歴と前記ユーザがサービスを利用した際に前記付帯者数検出手段によって検出された数を示す数情報とを関連付けて蓄積する蓄積手段と、前記付帯者数検出手段により新たに検出された数と、前記蓄積手段に蓄積された利用履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者の数が共通するケースに特有の利用サービスを判断す
る判断手段とを備え、前記サービス提供手段は、前記特有の利用サービスに応じたサービスを前記ユーザに提供してもよい。これによって、ユーザは、付帯者と一緒にいるときに、その付帯者の数に対応した最適なサービスを受けることが可能となる。

以上のように、本発明によれば、ユーザが誰と一緒にいるのかを示す付帯者情報を検出するための付帯者情報検出部を設け、この付帯者情報の履歴と、当該ユーザの機器操作履歴、移動履歴又はサービス利用履歴とをもとに、現在の付帯者と過去において一緒にいた時に特有のユーザ行動を判断し、この特有のユーザ行動に応じた機器機能、コンテンツ又はサービスを提供することとしたので、当該ユーザに最適な機器機能、コンテンツ又はサービスを提供することができる。

なお、本発明は、このような付帯状況利用装置として実現することができるだけでなく、その構成要素をステップとする付帯状況利用方法として実現したり、パーソナルコンピュータ等で実行されるプログラムとして実現したり、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現したりすることもできる。

図１は、本発明のシステムの全体構成を示すブロック図である。本システムは、ＤＴＶ（デジタルテレビ）、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、ＰＤＡ（個人用の携帯情報端末）、ＭＤコンポ、ＤＶＤレコーダなどのネットワーク接続可能な家電機器１、携帯電話、カーナビ、ＰＤＡなどのモバイル環境におけるネットワーク接続可能なユーザ端末１ａ、有線又は無線のネットワークから構成されるＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）２、ＷＡＮ（インターネットなどの広域通信網）３、ＬＡＮ２をＷＡＮ３に接続するルータ４、ルータ４を通して家庭内の家電機器１や外出先のユーザ端末１ａにサービスを提供するサービスプロバイダ５から構成される。付帯状況利用装置１００は、ユーザが誰と一緒にいるのかに応じた機器機能、コンテンツ又はサービスを提供する装置である。家庭内の付帯状況利用装置１００は、種々の家電機器１とともにＬＡＮ２に接続される。また、各ユーザ端末１ａにもそれぞれ付帯状況利用装置１００が搭載される。

以下、図１中の付帯状況利用装置１００に係る第１〜第５の実施の形態を説明する。
（第１の実施の形態）
第１の実施の形態は、付帯者がいるときに特有のユーザの機器操作行動を特定して、付帯者も含めて最適な機器設定やコンテンツの提供ができるように考慮したものである。

第１の実施の形態である付帯状況利用装置１００の構成図を図２に示す。図２の付帯状況利用装置１００は、付帯者ＩＤ検出部１０１と、付帯者ＩＤデータベース１０２と、機器操作検出部１０３と、操作履歴データベース１０４と、付帯状況依存操作行動判断部１０５と、機能・コンテンツ提供部１０６とを備えている。付帯者ＩＤ検出部１０１は、例えば家電機器１の操作の際にユーザが誰と一緒にいるのかを示す付帯者情報（付帯者ＩＤ）を検出する。付帯者ＩＤデータベース１０２は、検出された付帯者ＩＤの履歴を蓄積する。機器操作検出部１０３は、機器操作を検出する。操作履歴データベース１０４は、検出された機器操作の履歴を蓄積する。付帯者ＩＤの履歴と機器操作履歴とは、検出時刻を以て互いに関連付けられる。付帯状況依存操作行動判断部１０５は、付帯者ＩＤ検出部１０１により新たに検出された付帯者ＩＤと、付帯者ＩＤデータベース１０２に蓄積された付帯者ＩＤの履歴と、操作履歴データベース１０４に蓄積された機器操作履歴とをもとに、ユーザが現在の付帯者と過去において一緒にいた時に特有の機器操作行動を判断する。機能・コンテンツ提供部１０６は、当該特有の機器操作行動に応じた機器機能又はコンテンツをユーザに提供する。

以上のように構成された第１の実施の形態の動作を図３及び図４のフローチャートを用
いて説明する。

図３中のステップａ１は、機器操作の検出ステップである。機器操作検出部１０３により、機器の操作を検出する。機器操作が検出されればステップａ２へ。なければ引き続き機器の操作を待ち受ける。

ステップａ２は、機器操作ログの記録ステップである。ステップａ１で検出された操作を操作履歴データベース１０４に蓄積する。図５に履歴記述子の一例を示す。操作履歴データベース１０４には、図６に示すような操作履歴（＜ＤｅｖｉｃｅＩＤ＞，＜Ｔｉｍｅ＞，＜Ｃｏｍｍａｎｄ＞，＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞）が蓄積される。なお、図５に示した履歴記述子は第１〜第５の実施の形態に共通とする。

ステップａ３は、付帯者の検出ステップである。付帯者ＩＤ検出部１０１により、付帯者の有無を検出する。付帯者がいればステップａ４へ。いなければステップａ７へ進む。ここで、例えば付帯者がＰＤＡのような無線によるネットワーク接続可能な機器を持つ場合、無線ＬＡＮカードのＭＡＣ（Media Access Control）アドレスなどにより付帯者（又は付帯者の所有物）を特定することができる。より近くに付帯者がいることを検出するには、近距離無線により、ユーザとメールアドレスなどのＩＤ情報を交換すればよい。

ステップａ４は、付帯者ＩＤの記録ステップである。ステップａ３で検出された付帯者情報を、図６の＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞に示すように、操作履歴データベース１０４に蓄積されている操作ログと、検出時刻により関連付けて付帯者ＩＤデータベース１０２に記録する。例えば、図６中の履歴（１）は、ＤＴＶ（＜ＤｅｖｉｃｅＩＤ＞ＤＴＶ．ｘｘｘ−ｎｅｔ）で、時刻（＜Ｔｉｍｅ＞２００２／０９／２８／Ｓａｔ／２１：５３：０４）に、番組コンテンツ（＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞ｘｘｘ−００３−ｘｘｘｘｘ）を、付帯者（＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞ａａａ．ｃｏ．ｊｐ）と一緒に、閲覧（＜Ｃｏｍｍａｎｄ＞ｐｌａｙ）していることを表している。なお、＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞の数字部分、すなわち履歴（１）の場合の「００３」は、例えばＥＰＧ（Electronic Program Guide）などの番組のジャンル情報を数字にエンコードしたものであって、ジャンル番号を表す。＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞の「ＮＵＬＬ」は、ユーザが１人でいることを表す。

ステップａ５は、付帯者ありの場合に特有の機器操作行動を分析するステップである。付帯状況依存操作行動判断部１０５により、検出された付帯者ＩＤに関連する履歴を分析し、付帯者ありの場合に特有のユーザの操作行動を特定してステップａ６へ進む。例えば図６において、履歴（１）、（２）、（５）は付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」がいる際のユーザの操作ログであるが、＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞のジャンル番号００３及び００７が付帯者に特有であることが分かる。すなわち、履歴（３）、（４）において、履歴（１）、（２）と同一曜日、同一時間帯であるにもかかわらず、ユーザは付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と一緒にいないときはジャンル番号００１及び００６のコンテンツを閲覧している。また、履歴（６）において、履歴（５）と同一曜日、同一時間帯であるにもかかわらず、ユーザは付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と一緒にいないときはジャンル番号００６のコンテンツを閲覧している。このようにして、付帯者がいるときに特有のコンテンツ情報が特定される。同様にして、付帯者がいるときに特有の機器操作を特定することもできる。なお、ステップａ５の詳細な手順は改めて説明する。

ステップａ６は、付帯者ありの場合に特有の機能・コンテンツを提供するステップである。ステップａ５により特定された特有の機器操作行動に関連する機能やコンテンツを提供する。例えば、ある友人が自宅へ遊びに来ていて、普段一緒にいるときにアクション映画をよく見ていれば、予めキーワード指定見繕い録画などで蓄積されている番組の中からアクション映画を推薦する。同様に恋人が来れば、恋人とよく見ているジャンルの映画を
推薦する。また、子供がいるときには、ＤＴＶのリモコン操作に際し、暴力シーンなどが含まれるコンテンツを含むチャンネルを自動的にスキップするように機器設定するなどが可能となる。

ステップａ７は、付帯者がいない場合の当該ユーザに特有の機器操作行動を分析するステップである。付帯状況依存操作行動判断部１０５によりユーザに特有の機器操作行動を特定し、ステップａ８へ進む。ユーザに特有の機器操作行動は、付帯者属性＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が「ＮＵＬＬ」のものを選択し、「現在のユーザの操作ログ」の属性値と、「過去のユーザの操作ログ」の属性値とを比較し、一致するものが所定の数あれば関連する操作ログであると判定する。図６の例では、履歴（４）、（６）からユーザは１人でいるときにはジャンル００６のコンテンツを好むことが分かり、また履歴（７）からＭＤコンポ（＜ＤｅｖｉｄｅＩＤ＞ＭＤ．ｘｘｘ−ｎｅｔ）でジャンル０１２の音楽を好んで聞いていることが分かる。したがって、例えば、現在の操作ログの＜ＤｅｖｉｃｅＩＤ＞が「ＤＶＤ．ｘｘｘ−ｎｅｔ」ならば履歴（４）を、「ＭＤ．ｘｘｘ−ｎｅｔ」ならば履歴（７）を選択する。選択された履歴が複数ある場合には、例えば属性値の頻度が多いものを選択するなどすればよい。また、ユーザ自身に複数の候補を提示して選択させてもよい。

ステップａ８は、ユーザに特有の機能・コンテンツを提供するステップである。付帯者が存在しないので、ユーザに特有の機器操作行動に関連する機能やコンテンツを提供する。図６からは、履歴（３）、（４）、（６）においてユーザはジャンル番号００１や００６のコンテンツを閲覧しているので、同ジャンルのＴＶ番組又はＤＶＤソフトを推薦する。

ここで、上記ステップａ５による付帯者ありの場合に特有の機器操作行動を特定するための詳細手順を、図４のフローチャートを用いて説明する。以下の処理は全て、付帯状況依存操作行動判断部１０５により実行される。なお、図４の処理は図３のステップａ３において付帯者の存在が確認済みであることを前提としている。

ステップａ５１は、現在の付帯者に関連する操作ログを抽出するステップである。操作履歴データベース１０４に記憶されている操作ログの中から、付帯者ＩＤデータベース１０２中の付帯者ＩＤの履歴をもとに、属性値＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が図３のステップａ３で検出された付帯者情報と一致する操作ログを選択する。例えば付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と再度一緒にいる場合には、図６中の履歴（１）、（２）、（５）が選択され、その数Ｍが３となる。

ステップａ５２は、現在の付帯者に関連しない操作ログを抽出するステップである。操作履歴データベース１０４に記憶されている操作ログの中から、付帯者ＩＤデータベース１０２中の付帯者ＩＤの履歴をもとに、付帯者属性＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が図３のステップａ３で検出された付帯者情報を含まない操作ログを選択する。例えば図６中の履歴（３）、（４）、（６）、（７）が選択され、その数Ｎが４となる。

ステップａ５３は、操作ログ間の属性値比較ステップである。ステップａ５１で抽出されたＭ個の「現在の付帯者に関連する操作ログ」と、ステップａ５２で抽出されたＮ個の「現在の付帯者に関連しない操作ログ」との全ての組み合わせ（ここでは３×４＝１２通り）について、付帯者属性以外の属性について全ての属性値を比較する。図６の例では、＜ＤｅｖｉｃｅＩＤ＞、＜Ｔｉｍｅ＞、＜Ｃｏｍｍａｎｄ＞、＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞について比較することになる。ここで、属性＜Ｔｉｍｅ＞における比較は、例えば２１時台などの「時間帯」や「曜日」の一致、あるいは「所定の範囲の時間差は一致とみなす（プラスマイナス１０分など）」で比較すればよい。

ステップａ５４は、現在の付帯者に特有の操作ログを判定するステップである。ステップａ５１で抽出されたＭ個の「現在の付帯者に関連する操作ログ」のうちステップａ５３による属性値比較において１つでも属性値が異なると判断された操作ログを、「現在の付帯者に特有の操作ログ」と判定する。図６の例では、＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞の不一致から、履歴（１）、（２）、（５）が現在の付帯者に特有の操作ログと判定される。

ステップａ５５は、現在のユーザ操作に関連する操作ログを判定するステップである。ステップａ５４で「現在の付帯者に特有の操作ログ」と判定された操作ログの中から、現在のユーザ操作に関連する操作ログを選択する。具体的には、「現在の付帯者に特有の操作ログ」の属性値と、「現在のユーザの操作ログ」の属性値とを比較し、一致するものが所定数あれば関連する操作ログであると判定する。図６の例では、ＤＴＶのスイッチをオンにすれば、＜ＤｅｖｉｃｅＩＤ＞が「ＤＴＶ．ｘｘｘ−ｎｅｔ」で一致している履歴（１）が選択され、特有の＜ＣｏｎｔｅｎｔＩＤ＞であるジャンル００３の番組のチャネルを自動的に選局することとなる。この際、＜ＤｅｖｉｃｅＩＤ＞だけのマッチングではなく、＜Ｔｉｍｅ＞や＜Ｃｏｍｍａｎｄ＞などの属性値の一致も判定し、より状況に応じた機能やコンテンツの推薦をする。例えば、ユーザがＤＶＤレコーダを操作したのであれば、関連する履歴は（２）、（５）の２つあるが、＜Ｔｉｍｅ＞である曜日を考慮して、今が火曜日であれば履歴（５）を選択し、ジャンル００７のコンテンツを推薦すればよい。この推薦方法は一例であり、曜日が全く一致しない場合は、より閲覧頻度の高いジャンル００３を推薦してもよいし、関連するジャンルのコンテンツ全てをユーザに提示して選択させてもよい。現在のユーザ操作に関連する操作ログがあれば図３のステップａ６へ、なければ図３のステップａ７へ進む。

以上説明したように、第１の実施の形態によれば、ユーザが付帯者と会った瞬間に、その者と一緒にいる時に特有の機器操作を特定することにより、付帯者も含めて最適な機器設定やコンテンツの提供が可能となる。たとえば、図７に示されるＤＴＶ１の画面表示例のように、ユーザが番組推薦のメニューを選択したときに、友人と一緒にいる場合であれば、その友人と過去によく見ていたアクション映画の推薦画面が表示され（図７（ａ））、恋人と一緒にいる場合であれば、その恋人と過去によく見ていた恋愛映画の推薦画面が表示され（図７（ｂ））、子供と一緒にいる場合であれば、成人向け番組を除く番組の紹介画面が表示されたりする（図７（ｃ））。
（第２の実施の形態）
第２の実施の形態は、付帯者がいるときに特有のユーザの移動行動を特定して、付帯者も含めてユーザのいる場所に合わせたサービスの提供ができるように考慮したものである。

第２の実施の形態である付帯状況利用装置１００の構成図を図８に示す。図８の付帯状況利用装置１００は、付帯者ＩＤ検出部１０１と、付帯者ＩＤデータベース１０２と、位置情報検出部２０１と、移動履歴データベース２０２と、付帯状況依存移動予測部２０３と、サービス提供部２０４とを備えている。付帯者ＩＤ検出部１０１は、例えば端末１ａを持ったユーザが誰と一緒にいるのかを示す付帯者情報（付帯者ＩＤ）を検出する。付帯者ＩＤデータベース１０２は、検出された付帯者ＩＤの履歴を蓄積する。位置情報検出部２０１は、ユーザの現在位置を検出する。移動履歴データベース２０２は、検出された当該ユーザの移動履歴を蓄積する。付帯者ＩＤの履歴とユーザの移動履歴とは、検出時刻を以て互いに関連付けられる。付帯状況依存移動予測部２０３は、付帯者ＩＤ検出部１０１により新たに検出された付帯者ＩＤと、位置情報検出部２０１により新たに検出されたユーザの現在位置と、付帯者ＩＤデータベース１０２に蓄積された付帯者ＩＤの履歴と、移動履歴データベース２０２に蓄積された移動履歴とをもとに、ユーザが現在の付帯者と過去において一緒にいた時に特有の行き先を判断する。サービス提供部２０４は、当該特有
の行き先に応じたサービスをユーザに提供する。

以上のように構成された第２の実施の形態の動作を図９及び図１０のフローチャートを用いて説明する。

図９中のステップｂ１は、ユーザ位置の検出ステップである。位置情報検出部２０１により、ユーザの位置情報（今いる場所）を検出する。ユーザ位置の検出は、例えばＧＰＳにより緯度・経度情報として取得できる。最近では、携帯電話でもユーザ位置を特定することができる。ユーザの位置が検出されればステップｂ２へ。なければ引き続き位置検出結果を待ち受ける。

ステップｂ２は、移動履歴を記録するステップである。ステップｂ１で検出された位置情報を移動履歴データベース２０２に蓄積する。このとき、位置情報は地図情報を用いて住所（郵便番号など）やランドマーク（デパート、図書館、本屋など）に変換して蓄積する。図１１に、移動履歴データベース２０２に蓄積される履歴の一例（＜Ｔｉｍｅ＞，＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞）を示す。

ステップｂ３は、付帯者の検出ステップである。付帯者ＩＤ検出部１０１により、付帯者の有無を検出する。付帯者がいればステップｂ４へ、いなければステップｂ７へ進む。ここで、付帯者情報の検出には、ユーザとメールアドレスなどのＩＤ情報を交換すればよい。

ステップｂ４は、付帯者ＩＤの記録ステップである。ステップｂ３で検出された付帯者情報を、図１１の＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞に示すように、移動履歴データベース２０２に蓄積されている移動履歴と、検出時刻により関連付けて付帯者ＩＤデータベース１０２に記録する。例えば、図１１中の履歴（１）は、時刻（＜Ｔｉｍｅ＞２００２／０９／２９／Ｓｕｎ／１０：０７：０４）に、場所（＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞ＣｏｆｆｅｅＳｈｏｐ）で、付帯者（＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞ａａａ．ｃｏ．ｊｐ）と一緒にいることを表している。

ステップｂ５は、付帯者ありの場合に特有の行き先を分析するステップである。付帯状況依存移動予測部２０３により、検出されたＩＤを持つ付帯者と一緒にいる時に特有の行き先を特定してステップｂ６へ進む。例えば図１１において、履歴（１）、（２）は、付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」とコーヒーショップ（Coffee Shop）で待ち合わせて、その
後映画館（Theater）に行っていることを表している。図１１中の「Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ
／Ｍｏｎｔｈ」はどのくらいの頻度でその行動が行われているかを表しており、日曜日には月に２回はコーヒーショップと映画館に行っていることが分かる。なお、ステップｂ５の詳細な手順は改めて説明する。

ステップｂ６は、付帯者ありの場合に特有の行き先に合わせたサービスを提供するステップである。ステップｂ５により特定された特有の行き先に合わせたサービスを提供する。例えば、付帯者と一緒によく行っている場所に関連する情報をユーザ端末１ａがＷＡＮ３を通じて検索して提示する。ユーザ端末１ａがカーナビであれば、車に一緒に乗り込んだ瞬間に、行き先で付帯者とともに必要となる情報を検索・提示する。

ステップｂ７は、付帯者がいない場合の当該ユーザに特有の行き先を特定するステップである。付帯状況依存移動予測部２０３によりユーザに特有の行き先を特定し、ステップｂ８へ進む。ユーザに特有の行き先は、付帯者属性＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が「ＮＵＬＬ」のものを選択し、「現在のユーザの移動履歴」と「過去のユーザの移動履歴」との属性値＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞を比較し、一致するものがあれば選択し、選択された移動履歴
と時間的に引き続き連続している移動履歴を、ユーザが次に訪れる行き先と判定する。図１１の例では、履歴（３）、（４）から、ユーザは日曜日に１人でいるときには午前中は家（Home）で過ごし、午後から本屋（Book Shop）へ出かけていることが分かる。したが
って、例えば、現在ユーザが１人で家にいることが検出されれば、次に本屋へ行くであろうと予測する。

ステップｂ８は、ユーザに特有の行き先に合わせたサービスを提供するステップである。付帯者が存在しないので、ユーザに特有の行き先に関連する情報提供をする。

ここで、上記ステップｂ５による付帯者ありの場合に特有の行き先を特定するための詳細手順を、図１０のフローチャートを用いて説明する。以下の処理は全て、付帯状況依存移動予測部２０３により実行される。なお、図１０の処理は図９のステップｂ３において付帯者の存在が確認済みであることを前提としている。

ステップｂ５１は、現在の付帯者に関連する移動履歴を抽出するステップである。移動履歴データベース２０２に記憶されている移動履歴の中から、付帯者ＩＤデータベース１０２中の付帯者ＩＤの履歴をもとに、属性値＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が図９のステップｂ３で検出された付帯者情報と一致する移動履歴を選択する。例えば付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と再度一緒にいる場合には、図１０中の履歴（１）、（２）が選択され、その数Ｍが４（月に２回の同様の移動履歴があるので）となる。

ステップｂ５２は、現在の付帯者に関連しない移動履歴を抽出するステップである。移動履歴データベース２０２に記憶されている移動履歴の中から、付帯者ＩＤデータベース１０２中の付帯者ＩＤの履歴をもとに、付帯者属性＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が図９のステップｂ３で検出された付帯者情報を含まないものを選択する。例えば図１１中の履歴（３）、（４）が選択され、その数Ｎが４（月に２回の同様の移動履歴があるので）となる。

ステップｂ５３は、移動履歴間の属性値比較ステップである。ステップｂ５１で抽出されたＭ個の「現在の付帯者に関連する移動履歴」と、ステップｂ５２で抽出されたＮ個の「現在の付帯者に関連しない移動履歴」との全ての組み合わせ（ここでは４×４＝１６通り）について、付帯者属性以外の属性について全ての属性値を比較する。図１１の例では、＜Ｔｉｍｅ＞、＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞について比較することになる。ここで、属性＜Ｔｉｍｅ＞における比較は、例えば１０時台などの「時間帯」や「曜日」の一致、あるいは「所定の範囲の時間差は一致とみなす（プラスマイナス１０分など）」で比較すればよい。＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞についても、郵便番号やランドマーク名なら文字列一致、ＧＰＳなどから得られる緯度経度情報であれば、所定の範囲の緯度経度差は一致とみなすなどすればよい。

ステップｂ５４は、現在の付帯者に特有の移動履歴を判定するステップである。ステップｂ５１で抽出されたＭ個の「現在の付帯者に関連する移動履歴」のうちステップｂ５３による属性値比較において１つでも属性値が異なると判断された移動履歴を「現在の付帯者に特有の移動履歴」と判定する。図１１の例では、＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞の不一致から、履歴（１）、（２）が現在の付帯者に特有の移動履歴と判定される。

ステップｂ５５は、現在の移動履歴に関連する移動履歴を判定するステップである。ステップｂ５４で「現在の付帯者に特有の移動履歴」と判定された移動履歴の中から、現在の移動履歴に関連する履歴を選択する。具体的には、まず、属性値＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞について、「現在のユーザの移動履歴」と「現在の付帯者に特有の移動履歴」とを比較して一致するものがあれば選択し、選択された移動履歴と時間的に引き続き連続している移
動履歴を、ユーザが現在の付帯者と一緒に次に訪れる行き先と判定する。図１１の例では、現在ユーザがコーヒーショップに付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」といれば、履歴（２）から次は映画館に行くものと予測し、映画に関連する情報を提供したり、車であればその映画を上映している映画館の位置をカーナビに設定したりすることができる。この情報提供方法は一例であり、複数の＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞が選択された場合には、より移動頻度の多い行き先に関する情報を推薦してもよいし、本日のこれまでの移動履歴を複数反映させて決めてもよい。例えば、コーヒーショップに行った後の行き先として、ブティックと映画館のように複数の候補があるときに、コーヒーショップに行く前の複数の立ち寄り先を考慮する。例えば、本屋、デパートの順に立ち寄った後は映画館に行っている履歴が多いなどと分析し、次の行き先を予測して関連する情報を提供する。現在の移動履歴に関連する移動履歴があれば図９のステップｂ６へ、なければ図９のステップｂ７へ進む。

以上説明したように、第２の実施の形態によれば、ユーザが付帯者と会った瞬間に、その者と一緒にいるときに特有の行き先を特定することにより、付帯者も含めてユーザの行き先に合わせたサービスの提供が可能となる。たとえば、図１２（ａ）に示される携帯電話１ａの画面表示例のように、ユーザが付帯者と一緒にいるときに携帯電話１ａで遊び場所に関するお薦め情報を検索した場合であれば、その付帯者とよく行っている場所に関する情報（例えば、ある映画館で上映している映画の紹介）が表示され、また、図１２（ｂ）に示されるカーナビ１ａの画面表示例のように、ユーザが付帯者と一緒に車に乗り込んだ瞬間に、付帯者とよく行っている場所に関する情報（例えば、遊園地の紹介）がカーナビ１ａの画面に表示される。
（第３の実施の形態）
第３の実施の形態は、付帯者がいるときに特有のユーザのサービス利用行動を特定して、付帯者も含めてユーザのいる場所とサービス利用履歴に合わせたサービスの提供ができるように考慮したものである。

第３の実施の形態である付帯状況利用装置１００の構成図を図１３に示す。図１３の付帯状況利用装置１００は、付帯者ＩＤ検出部１０１と、付帯者ＩＤデータベース１０２と、位置情報検出部２０１と、移動履歴データベース２０２と、利用サービス検出部３０１と、サービス利用履歴データベース３０２と、付帯状況依存サービス利用行動判断部３０３と、サービス提供部３０４とを備えている。付帯者ＩＤ検出部１０１は、例えば端末１ａを持ったユーザが誰と一緒にいるのかを示す付帯者情報（付帯者ＩＤ）を検出する。付帯者ＩＤデータベース１０２は、検出された付帯者ＩＤの履歴を蓄積する。位置情報検出部２０１は、ユーザの現在位置を検出する。移動履歴データベース２０２は、検出された当該ユーザの移動履歴を蓄積する。利用サービス検出部３０１は、ユーザが利用したサービスを検出する。サービス利用履歴データベース３０２は、検出された当該ユーザのサービス利用履歴を蓄積する。付帯者ＩＤの履歴とユーザの移動履歴及びサービス利用履歴とは、検出時刻を以て互いに関連付けられる。付帯状況依存サービス利用行動判断部３０３は、付帯者ＩＤ検出部１０１により新たに検出された付帯者ＩＤと、位置情報検出部２０１により新たに検出されたユーザの現在位置と、付帯者ＩＤデータベース１０２に蓄積された付帯者ＩＤの履歴と、移動履歴データベース２０２に蓄積された移動履歴と、サービス利用履歴データベース３０２に蓄積された移動履歴とをもとに、ユーザが現在の付帯者と過去において一緒にかつ現在と同じ場所にいた時に特有のサービス利用行動を判断する。サービス提供部３０４は、当該特有のサービス利用行動に応じたサービスをユーザに提供する。

以上のように構成された第３の実施の形態の動作を図１４及び図１５のフローチャートを用いて説明する。

図１４中のステップｃ１は、ユーザ位置の検出ステップである。位置情報検出部２０１
により、第２の実施の形態と同様に、ユーザの位置情報（今いる場所）を検出する。ユーザの位置が検出されればステップｃ２へ。なければ引き続き位置検出結果を待ち受ける。

ステップｃ２は、移動履歴の記録ステップである。ステップｃ１で検出された位置情報を移動履歴データベース２０２に蓄積する。図１６に、移動履歴データベース２０２に蓄積される履歴の一例（＜Ｔｉｍｅ＞，＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞）を示す。

ステップｃ３は、サービス利用の検出ステップである。利用サービス検出部３０１により、ユーザが利用したサービスを検出する。

ステップｃ４は、サービス利用履歴の記録ステップである。ステップｃ３で検出されたサービス利用履歴をサービス利用履歴データベース３０２に蓄積する。図１６に、サービス利用履歴データベース３０２に蓄積される履歴の一例（＜ＳｅｒｖｉｃｅＩＤ＞，＜ＩｔｅｍＩＤ＞，＜Ｃｏｓｔ＞）を示す。図１６中の履歴（１）〜（３）では、＜ＳｅｒｖｉｃｅＩＤ＞で示すようにビデオレンタル（Video Rental）のサービスを利用している。

ステップｃ５は、付帯者の検出ステップである。付帯者ＩＤ検出部１０１により、第２の実施の形態と同様に、付帯者の有無を検出する。付帯者がいればステップｃ６へ、いなければステップｃ９へ進む。

ステップｃ６は、付帯者ＩＤの記録ステップである。ステップｃ５で検出された付帯者情報を、図１６の＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞に示すように、移動履歴データベース２０２に蓄積されている移動履歴、及びサービス利用履歴データベース３０２に蓄積されているサービス利用履歴と、検出時刻により関連付けて付帯者ＩＤデータベース１０２に記録する。例えば、図１６において履歴（１）は、時刻（＜Ｔｉｍｅ＞２００２／０９／０７／Ｓａｔ／１９：００：０４）に、場所（＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞ｘｘｘ−ｘｘｘｘ）で、ビデオ（＜ＩｔｅｍＩＤ＞ｘｘｘ−００３−ｘｘｘｘｘ）を、コスト（＜Ｃｏｓｔ＞￥３００）で、付帯者（＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞ａａａ．ｃｏ．ｊｐ）と一緒に、レンタル（＜ＳｅｒｖｉｃｅＩＤ＞ＶｉｄｅｏＲｅｎｔａｌ）したことを表している。

ステップｃ７は、付帯者ありの場合に特有の利用サービスを分析するステップである。付帯状況依存サービス利用行動判断部３０３により、検出されたＩＤを持つ付帯者と一緒にいる時に特有のサービス利用行動を特定してステップｃ８へ進む。例えば図１６において、ビデオレンタルサービスの利用頻度（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ／Ｍｏｎｔｈ）は１３回であり、付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と同伴していればかなり高い頻度でビデオをレンタルしていることが分かる。なお、ステップｃ７の詳細な手順は改めて説明する。

ステップｃ８は、付帯者ありの場合に特有の場所とサービス利用行動に合わせたサービスを提供するステップである。ステップｃ５により特定された特有の場所と利用サービスとに合わせたサービスを提供する。例えば、サービス利用履歴とユーザ位置と付帯者ＩＤとをサービスプロバイダ５で管理すれば、ユーザが付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と同伴してビデオレンタルショップの近くの場所にいれば、よく借りているジャンルのビデオの割引クーポンなどをユーザの携帯している端末１ａにタイムリーに配信することができる。

ステップｃ９は、付帯者がいない場合の当該ユーザに特有のサービス利用行動を分析するステップである。付帯状況依存サービス利用行動判断部３０３によりユーザに特有のサービス利用行動を特定し、ステップｃ１０へ進む。ユーザに特有の利用サービスは、付帯者属性＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が「ＮＵＬＬ」のものを選択し、「現在のユーザのサービス利用履歴」と「過去のユーザのサービス利用履歴」とについて属性値＜Ｌｏｃａｔｉ
ｏｎ＞を比較して一致する履歴があれば選択し、同時に記録されている属性値＜ＳｅｒｖｉｃｅＩＤ＞をユーザ固有のその場所での利用サービスとして特定する。

ステップｃ１０は、ユーザに特有のサービス利用行動に合わせたサービスを提供するステップである。付帯者が存在しないので、ユーザ特有の場所とサービス利用行動に関連するサービスを提供する。

ここで、上記ステップｃ７による付帯者ありの場合に特有のサービス利用行動を特定するための詳細手順を、図１５のフローチャートを用いて説明する。以下の処理は全て、付帯状況依存サービス利用行動判断部３０３により実行される。なお、図１５の処理は図１４のステップｃ５において付帯者の存在が確認済みであることを前提としている。

ステップｃ７１は、現在の付帯者に関連するサービス利用履歴を抽出するステップである。サービス利用履歴データベース３０２に記憶されているサービス利用履歴の中から、付帯者ＩＤデータベース１０２中の付帯者ＩＤの履歴をもとに、属性値＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が図１４のステップｃ５で検出された付帯者情報と一致するサービス利用履歴を選択する。例えば付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と再度一緒にいる場合には、図１６中の履歴（１）、（２）、（３）などが選択され、その数Ｍが１３（月に１３回の同様のサービス利用履歴があるので）となる。

ステップｃ７２は、現在の付帯者に関連しないサービス利用履歴を抽出するステップである。サービス利用履歴データベース３０２に記憶されているサービス利用履歴の中から、付帯者ＩＤデータベース１０２中の付帯者ＩＤの履歴をもとに、付帯者属性＜ＰｅｒｓｏｎＷｉｔｈ＞が図１４のステップｃ５で検出された付帯者情報を含まないサービス利用履歴を選択する。例えば図１６中のピザ（Pizza）の宅配サービス（Delivery service）
に関する履歴（１４）などが選択され、その数Ｎが８（月に８回の同様のサービス利用履歴があるので）となる。

ステップｃ７３は、サービス利用履歴間の属性値比較ステップである。ステップｃ７１で抽出されたＭ個の「現在の付帯者に関連するサービス利用履歴」と、ステップｃ７２で抽出されたＮ個の「現在の付帯者に関連しないサービス利用履歴」との全ての組み合わせ（ここでは１３×８＝１０４通り）について、付帯者属性以外の属性について全ての属性値を比較する。図１６の例では、＜Ｔｉｍｅ＞、＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞、＜ＳｅｒｖｉｃｅＩＤ＞、＜ＩｔｅｍＩＤ＞、＜Ｃｏｓｔ＞について比較することになる。ここで、属性＜Ｔｉｍｅ＞における比較は、例えば１９時台などの「時間帯」や「曜日」の一致、あるいは「所定の範囲の時間差は一致とみなす（プラスマイナス１０分など）」で比較すればよい。＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞についても郵便番号やランドマーク名なら文字列一致、ＧＰＳなどから得られる緯度経度情報であれば、所定の範囲の緯度経度差は一致とみなすなどすればよい。＜Ｃｏｓｔ＞についても所定の金額差は一致とみなしてもよいし、厳密な一致判定をしてもよい。

ステップｃ７４は、現在の付帯者に特有のサービス利用履歴を判定するステップである。ステップｃ７１で抽出されたＭ個の「現在の付帯者に関連するサービス利用履歴」のうちステップｃ７３による属性値比較において１つでも属性値が異なると判断されたサービス利用履歴を、「現在の付帯者に特有のサービス利用履歴」と判定する。図１６の例では、＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞、＜ＳｅｒｖｉｃｅＩＤ＞、＜ＩｔｅｍＩＤ＞、＜Ｃｏｓｔ＞の不一致から、少なくとも履歴（１）、（２）、（３）が現在の付帯者に特有のサービス履歴と判定され、ユーザが付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と一緒にいるときは、１９時ごろに場所「ｘｘｘ−ｘｘｘｘ」でビデオレンタルサービスを利用し、ジャンル００３のビデオを借りていることが特定される。

ステップｃ７５は、現在の移動履歴に関連するサービス利用履歴を判定するステップである。ステップｂ５４で「現在の付帯者に特有のサービス利用履歴」と判定された履歴の中から、現在のユーザの場所＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞に関連する履歴を選択する。具体的には、まず、属性値＜Ｌｏｃａｔｉｏｎ＞について、「現在のユーザの移動履歴」と「現在の付帯者に特有の移動履歴」とを比較して一致するものがあれば選択し、選択された履歴に記録されている利用サービスを、ユーザが現在の付帯者と、今の場所にいる際に利用する固有のサービスとして特定する。図１６の例では、現在ユーザが場所「ｘｘｘ−ｘｘｘｘ」の近くにいて、付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と一緒であると検出されれば、一緒に利用することが多いビデオレンタルサービスが特定される。その情報をビデオレンタルショップや、当該ビデオレンタルショップが加入しているサービスプロバイダ５に通知したり、あるいはサービス利用履歴、ユーザ位置及び付帯者ＩＤをサービスプロバイダ５で管理すれば、ユーザが付帯者「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」と同伴してビデオレンタルショップの近くの場所にいることを検出すればすぐに、よく借りているジャンルのビデオの割引クーポンなどをユーザの携帯している端末１ａにタイムリーに配信することなどが実現できる。現在の移動履歴に関連するサービス利用履歴があれば図１４のステップｃ８へ、なければ図１４のステップｃ９へ進む。

以上説明したように、第３の実施の形態によれば、付帯者とその現在位置及びサービスの利用履歴を特定することにより、付帯者と一緒によく行く場所で、よく利用するサービスをタイムリーに提供することが可能となる。たとえば、図１７に示される携帯電話１ａの画面表示例のように、ユーザが付帯者と一緒にビデオレンタルショップの近くにいた場合であれば、ユーザが付帯者と一緒にビデオレンタルショップでよく借りていたジャンルのビデオの割引クーポン等がユーザの携帯している携帯電話１ａに電子メール等で配信される。
（第４の実施の形態）
第４の実施の形態は、ユーザがいかなるカテゴリの者と同伴しているかをサービスプロバイダ５に通知することによって、同伴者のカテゴリに合った情報提供を受けられるよう考慮したものである。例えば、現在の同伴者のカテゴリ（友人、会社の上司、家族など選択式）と現在位置とをサービスプロバイダ５に通知すれば、カテゴリに合わせた近くのお店（レストランなど）で使える割引クーポンの配信などが可能となる。

第４の実施の形態である付帯状況利用装置１００の構成図を図１８に示す。第３の実施の形態を表す図１３との相違点は、付帯者カテゴリ情報を検出するための付帯者カテゴリ検出部４０１を付加したことである。

以上のように構成された第４の実施の形態の動作を図１９のフローチャートを用いて説明する。ユーザ端末１ａ側では、ステップｄ１において、ユーザは自身の端末１ａでＷＡＮ３にアクセスし、例えば、クーポン配信のホームページを選択する。このとき、ステップｄ２〜ｄ４で、ユーザＩＤ、現在位置情報、付帯者のカテゴリをそれぞれ検出し、サービスプロバイダ５に送信する。一方、サービスプロバイダ５側では、ステップｅ１〜ｅ３により、ユーザ端末１ａから送信されるユーザＩＤ、現在位置情報、付帯者のカテゴリをそれぞれ受信する。次にサービスプロバイダ５は、ステップｅ４で付帯者カテゴリと現在位置とに応じて使用可能な電子クーポンを検索する。付帯者カテゴリと現在位置とに合った電子クーポンが検索されれば、ステップｅ５でユーザ端末１ａに送信する。ユーザ端末１ａは、そのクーポンをステップｄ５で受信する。

以上説明したように、第４の実施の形態によれば、ユーザがいかなるカテゴリの者と同伴しているかをサービスプロバイダ５に通知することによって、同伴者のカテゴリに合った情報提供を受けることが可能となる。たとえば、図２０に示される携帯電話１ａの画面
表示例のように、ユーザが会社の同僚と同伴していることをサービスプロバイダ５に携帯電話１ａで通知することで、その位置に近い居酒屋で使える割引クーポンが携帯電話１ａに電子メールで配信され（図２０（ａ））、また、ユーザが家族と同伴していることをサービスプロバイダ５に携帯電話１ａで通知することで、その位置に近い遊園地で使える割引クーポンが携帯電話１ａに電子メールで配信される（図２０（ｂ））。
（第５の実施の形態）
第５の実施の形態は、ユーザが何名の者と同伴しているかをサービスプロバイダ５に通知することによって、同伴者の数に合った情報提供を受けられるよう考慮したものである。例えば、同伴者の数と現在位置とをサービスプロバイダ５に通知すれば、お店の空き状況通知、その員数でいけば割引してくれるクーポン配信などのサービスが実現できる。

第５の実施の形態である付帯状況利用装置１００の構成図を図２１に示す。第３の実施の形態を表す図１３との相違点は、付帯者数を検出するための付帯者数検出部５０１を付加したことである。

以上のように構成された第５の実施の形態の動作を図２２のフローチャートを用いて説明する。ユーザ端末１ａ側では、ステップｆ１において、ユーザは自身の端末１ａでＷＡＮ３にアクセスし、例えば、クーポン配信のホームページを選択する。このとき、ステップｆ２〜ｆ４で、ユーザＩＤ、現在位置情報、付帯者数をそれぞれ検出し、サービスプロバイダ５に送信する。一方、サービスプロバイダ５側では、ステップｇ１〜ｇ３により、ユーザ端末１ａから送信されるユーザＩＤ、現在位置情報、付帯者の員数情報をそれぞれ受信する。次にサービスプロバイダ５は、ステップｇ４で付帯者数と現在位置とに応じて使用可能な電子クーポンを検索する。付帯者数と現在位置とに合った電子クーポンが検索されれば、ステップｇ５でユーザ端末１ａに送信する。ユーザ端末１ａは、そのクーポンをステップｆ５で受信する。

以上説明したように、第５の実施の形態によれば、ユーザが何名の者と同伴しているかをサービスプロバイダ５に通知することによって、同伴者の数に合ったサービスを受けることが可能となる。たとえば、図２３に示される携帯電話１ａの画面表示例のように、ユーザが４名の同伴者と一緒にいることをサービスプロバイダ５に携帯電話１ａで通知することで、５人席が空いているレストランや、５人で入場すると人数割引を受けることができるレストラン等を紹介する情報が携帯電話１ａに配信される。

以上、本発明に係る付帯状況利用装置について、５つの実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではない。

たとえば、これらの実施の形態を適宜組み合わせた構成を備える付帯状況利用装置も本発明の一実施の形態である。一例として、図２４の構成例に示されるように、第１〜第５の実施の形態における付帯状況利用装置が備える全ての構成要素を備える１つの付帯状況利用装置として本発明を実現してもよい。なお、図２４において、利用行動判断予測部６０２は、第１の実施の形態の付帯状況依存操作行動判断部１０５、第２の実施の形態の付帯状況依存移動予測部２０３及び第３〜第５の実施の形態の付帯状況依存サービス利用行動判断部３０３の機能を併せ持つ処理部であり、サービス提供部６０１は、第１の実施の形態の機能・コンテンツ提供部１０６、第２の実施の形態のサービス提供部２０４及び第３〜第５の実施の形態のサービス提供部３０４を併せ持つ処理部である。

つまり、本発明に係る付帯状況利用装置は、現在及び過去において、（１）ユーザと一緒にいる付帯者、（２）付帯者のカテゴリ、（３）付帯者の数、（４）ユーザの居場所、（５）ユーザが利用するサービスの種別、及び、（６）これらの任意の組み合わせ、の点で共通するケースに特有のユーザの行動、つまり、（１）ユーザの機器操作、（２）ユー
ザの行き先、及び、（３）ユーザが利用したサービス等、に応じた種別のサービスをユーザに提供するものである。これらの各種要因は、本発明に係る付帯状況利用装置を適用する装置の種類やシステムの種類等に応じて適宜選択して決定すればよい。

本発明は、ユーザが一緒いる付帯者に応じて、機器を自動制御したり、コンテンツや各種情報をユーザが使用する機器に配信したりする付帯状況利用装置として、例えば、携帯電話機、カーナビゲーション装置、ＰＤＡ、ホームサーバ等に組み込む付帯状況利用装置として利用することができる。

図１は、本発明に係るシステムの全体構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の第１の実施の形態における付帯状況利用装置のブロック図である。 図３は、本発明の第１の実施の形態の動作を表すフローチャートである。 図４は、図３の詳細手順を表すフローチャートである。 図５は、履歴記述子の一例を示す図である。 図６は、同伴者を含む機器操作履歴の一例を示す図である。 図７（ａ）は、ユーザが友人と一緒にいる場合のＤＴＶの画面表示例、図７（ｂ）は、ユーザが恋人と一緒にいる場合のＤＴＶの画面表示例、図７（ｃ）は、ユーザが子供と一緒にいる場合のＤＴＶの画面表示例を示す図である。 図８は、本発明の第２の実施の形態における付帯状況利用装置のブロック図である。 図９は、本発明の第２の実施の形態の動作を表すフローチャートである。 図１０は、図９の詳細手順を表すフローチャートである。 図１１は、同伴者を含む移動履歴の一例を示す図である。 図１２（ａ）は、携帯電話の画面表示例を示す図であり、図１２（ｂ）は、カーナビの画面表示例を示す図である。 図１３は、本発明の第３の実施の形態における付帯状況利用装置のブロック図である。 図１４は、本発明の第３の実施の形態の動作を表すフローチャートである。 図１５は、図１４の詳細手順を表すフローチャートである。 図１６は、同伴者を含むサービス利用履歴の一例を示す図である。 図１７は、携帯電話の画面表示例を示す図である。 図１８は、本発明の第４の実施の形態における付帯状況利用装置のブロック図である。 図１９は、本発明の第４の実施の形態の動作を表すフローチャートである。 図２０（ａ）は、居酒屋で使える割引クーポンが携帯電話に配信された様子を示す図であり、図２０（ｂ）は、遊園地で使える割引クーポンが携帯電話に配信された様子を示す図である。 図２１は、本発明の第５の実施の形態における付帯状況利用装置のブロック図である。 図２２は、本発明の第５の実施の形態の動作を表すフローチャートである。 図２３は、携帯電話の画面表示例を示す図である。 図２４は、本発明の付帯状況利用装置の構成例を示す図である。

Claims (11)

1. 情報の提供及び役務を含むサービスをユーザに提供する装置であって、
   ユーザと一緒にいる付帯者を検出する付帯者検出手段と、
   検出された付帯者に基づいてサービスを決定し、決定されたサービスを前記ユーザに提供するサービス提供手段と
   を備えることを特徴とする付帯状況利用装置。
2. 前記付帯状況利用装置はさらに、
   前記ユーザによる機器の操作を検出する機器操作検出手段と、
   検出された機器操作の履歴と当該機器操作の際に前記付帯者検出手段によって検出された付帯者を示す付帯者情報とを関連付けて蓄積する蓄積手段と、
   前記付帯者検出手段によって新たに検出された付帯者と前記蓄積手段に蓄積された機器操作履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者が共通するケースに特有の機器操作行動を判断する判断手段とを備え、
   前記サービス提供手段は、前記特有の機器操作行動に応じたサービスを前記ユーザに提供する
   ことを特徴とする請求の範囲１記載の付帯状況利用装置。
3. 前記付帯状況利用装置はさらに、
   前記ユーザの現在位置を検出する位置検出手段と、
   検出された現在位置に基づく前記ユーザの移動履歴と前記ユーザが移動する際に前記付帯者検出手段によって検出された付帯者を示す付帯者情報とを関連付けて蓄積する蓄積手段と、
   前記位置検出手段により新たに検出された前記ユーザの現在位置と、前記付帯者検出手段により新たに検出された付帯者と、前記蓄積手段に蓄積された移動履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者が共通するケースに特有の行き先を判断する判断手段とを備え、
   前記サービス提供手段は、前記特有の行き先に応じたサービスを前記ユーザに提供する
   ことを特徴とする請求の範囲１記載の付帯状況利用装置。
4. 前記付帯状況利用装置はさらに、
   前記ユーザが利用したサービスを検出するサービス検出手段と、
   検出されたサービスの利用履歴と前記ユーザがサービスを利用した際に前記付帯者検出手段によって検出された付帯者を示す付帯者情報とを関連付けて蓄積する蓄積手段と、
   前記付帯者検出手段により新たに検出された付帯者と、前記蓄積手段に蓄積された利用履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者が共通するケースに特有の利用サービスを判断する判断手段とを備え、
   前記サービス提供手段は、前記特有の利用サービスに応じたサービスを前記ユーザに提供する
   ことを特徴とする請求の範囲１記載の付帯状況利用装置。
5. 前記付帯状況利用装置はさらに、前記ユーザの現在位置を検出する位置検出手段を備え、
   前記蓄積手段は、検出された現在位置に基づく前記ユーザの移動履歴と前記利用履歴と前記付帯者情報とを関連付けて蓄積し、
   前記判断手段は、前記位置検出手段により新たに検出された前記ユーザの現在位置と、前記付帯者検出手段により新たに検出された付帯者と、前記蓄積手段に蓄積された利用履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者が共通し、かつ、前記ユーザがいる場所が共通するケースに特有の利用サービスを判断し、
   前記サービス提供手段は、前記特有の利用サービスに応じたサービスを前記ユーザに提供する
   ことを特徴とする請求の範囲４記載の付帯状況利用装置。
6. 前記付帯状況利用装置はさらに、
   前記ユーザが利用したサービスを検出するサービス検出手段と、
   前記付帯者のカテゴリを検出する付帯者カテゴリ検出手段と、
   検出されたサービスの利用履歴と前記ユーザがサービスを利用した際に前記付帯者カテゴリ検出手段によって検出されたカテゴリを示すカテゴリ情報とを関連付けて蓄積する蓄積手段と、
   前記付帯者カテゴリ検出手段により新たに検出されたカテゴリと、前記蓄積手段に蓄積された利用履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者のカテゴリが共通するケースに特有の利用サービスを判断する判断手段とを備え、
   前記サービス提供手段は、前記特有の利用サービスに応じたサービスを前記ユーザに提供する
   ことを特徴とする請求の範囲１記載の付帯状況利用装置。
7. 前記付帯状況利用装置はさらに、前記ユーザの現在位置を検出する位置検出手段を備え、
   前記蓄積手段は、検出された現在位置に基づく前記ユーザの移動履歴と前記利用履歴と前記カテゴリ情報とを関連付けて蓄積し、
   前記判断手段は、前記位置検出手段により新たに検出された前記ユーザの現在位置と、前記付帯者カテゴリ検出手段により新たに検出された付帯者カテゴリと、前記蓄積手段に蓄積された利用履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者のカテゴリが共通し、かつ、前記ユーザがいる場所が共通するケースに特有の利用サービスを判断し、
   前記サービス提供手段は、前記特有の利用サービスに応じたサービスを前記ユーザに提供する
   ことを特徴とする請求の範囲６記載の付帯状況利用装置。
8. 前記付帯状況利用装置はさらに、
   前記付帯者の数を検出する付帯者数検出手段と、
   前記ユーザが利用したサービスを検出するサービス検出手段と、
   検出されたサービスの利用履歴と前記ユーザがサービスを利用した際に前記付帯者数検出手段によって検出された数を示す数情報とを関連付けて蓄積する蓄積手段と、
   前記付帯者数検出手段により新たに検出された数と、前記蓄積手段に蓄積された利用履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者の数が共通するケースに特有の利用サービスを判断する判断手段とを備え、
   前記サービス提供手段は、前記特有の利用サービスに応じたサービスを前記ユーザに提供する
   ことを特徴とする請求の範囲１記載の付帯状況利用装置。
9. 前記付帯状況利用装置はさらに、前記ユーザの現在位置を検出する位置検出手段を備え、
   前記蓄積手段は、検出された現在位置に基づく前記ユーザの移動履歴と前記利用履歴と前記数情報とを関連付けて蓄積し、
   前記判断手段は、前記位置検出手段により新たに検出された前記ユーザの現在位置と、前記付帯者数検出手段により新たに検出された付帯者数と、前記蓄積手段に蓄積された利用履歴とに基づいて、現在及び過去において前記ユーザと一緒にいる付帯者の数が共通し、かつ、前記ユーザがいる場所が共通するケースに特有の利用サービスを判断し、
   前記サービス提供手段は、前記特有の利用サービスに応じたサービスを前記ユーザに提供する
   ことを特徴とする請求の範囲８記載の付帯状況利用装置。
10. 情報の提供及び役務を含むサービスをユーザに提供する方法であって、
    ユーザと一緒にいる付帯者を検出する付帯者検出ステップと、
    検出された付帯者に基づいてサービスを決定し、決定されたサービスを前記ユーザに提供するサービス提供ステップと
    を含むことを特徴とする付帯状況利用方法。
11. 情報の提供及び役務を含むサービスをユーザに提供する装置ためのプログラムであって、
    ユーザと一緒にいる付帯者を検出する付帯者検出ステップと、
    検出された付帯者に基づいてサービスを決定し、決定されたサービスを前記ユーザに提供するサービス提供ステップと
    をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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