JPWO2004049224A1 - 付帯状況利用装置 - Google Patents
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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)。
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。
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。
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。
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)
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)
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)
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)
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)
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。
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)。
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。
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。
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)
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。
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。
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)
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。
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。
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。
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。
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)
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。
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。
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。
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)
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。
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。
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。
Claims (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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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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